基于类别偏好Canopy-K-means的协同过滤推荐系统算法

作     者：邹燕飞 ZOU Yan-fei

作者机构：咸阳师范学院计算机学院陕西咸阳712000 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2020年第28卷第17期

页      码：46-51页

摘      要：协作过滤算法(CF)在推荐系统中难以处理数据的稀疏性和可伸缩性问题。本文提出了基于类别偏好Canopy-K-means的协同过滤算法(CPCKCF),设计了用户项类别偏好比率(UICPR)的定义,并用来计算UICPR矩阵。将Canopy算法作为CPCKCF的前置算法,并将输出作为K-means算法的输入,其结果用于用户数据进行聚类并找到最近的用户以获得预测得分,使用MovieLens数据集进行的实验结果表明,与传统的基于用户的协作过滤算法相比,所提出的CPCKCF算法将计算效率和推荐精度提高了2.81%。

主 题 词：推荐系统 协同过滤 数据挖掘 Canopy算法 K-means算法 

学科分类：08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2020.17.011

馆 藏 号：203968636...