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题名基于K-means的改进协同过滤算法
被引量：8
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作者
吴婷婷
李孝忠
刘徐洲
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机构
天津科技大学人工智能学院
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出处
《天津科技大学学报》
CAS
2021年第6期44-48,54,共6页
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基金
天津市自然科学基金资助项目(18JCQNJC69500)。
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文摘
协同过滤算法在推荐系统中得到了广泛的应用,但是随着数据的不断增长,用户相似度低、推荐准确性不高等问题也逐渐显现.针对上述问题,提出一种基于K-means的改进协同过滤算法.首先,通过K-means聚类算法将相似的用户进行聚类,在聚类过程中,利用欧几里得公式计算数据之间的距离,该算法得到聚类效果最好的簇数K;其次,将K值作为二分K-means算法的输入,通过该聚类算法得到最终的聚类结果;再次,通过改进之后的相似度公式得到目标用户的邻居用户集合;最后,通过预测评分公式预测项目的分值.实验表明,该算法在准确率、召回率以及F1指标上都有一定程度的提高.
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关键词
协同过滤算法
k-means算法
二分k-means算法
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Keywords
collaborative filtering algorithm
k-means algorithm
dichotomous k-means algorithm
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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