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基于布谷鸟搜索的聚类推荐算法研究综述 被引量:4

Research and Application of Clustering Recommendation Algorithm Based on Cuckoo Search
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摘要 目前推荐系统研究面临的主要问题是如何提高推荐准确度和用户满意度。为克服原始推荐算法和现存改进算法的局限性,利用一种具有较强全局搜索能力的智能优化算法——布谷鸟搜索算法,结合K-means类算法进行改进。在此基础上,设计了应用于Movielens其中关键技术和目前存在问题进行了分析,并指出接下来需开展的研究工作。 The main problem faced by the current recommendation system research is how to improve the accuracy of recommendation and the satisfaction of users. In order to address the limitations of the original recommendation algorithm and the existing improved algo. rithm,this paper uses an intelligent optimization algorithm with strong global search ability-- the cuckoo search algorithm,com. bined with the K-means clustering algorithm to make improvement. The overall framework of cluster recommendation system based on cuckoo search for Movielens dataset is designed. This paper analyzes the key technologies involved and the existing problems,and points out the research work that needs to be carried out next.
作者 刘姣 LIU Jiao(Computer Application Technology,China West Normal University,Nanchong 637009,China)
出处 《软件导刊》 2019年第4期91-94,共4页 Software Guide
关键词 推荐系统 布谷鸟搜索 K-MEANS算法 智能优化算法 recommender system cuckoo search algorithm K-means intelligent optimization algorithm
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参考文献16

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