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電子發燒友網>電子資料下載>物聯網>一種改進的聚類聯合相似度推薦算法

一種改進的聚類聯合相似度推薦算法

2021-03-18 | pdf | 1.85 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  協同過濾算法由于推薦效果良好,而被廣泛應用于推薦領域,但其在數據稀疏及冷啟動的情況下會導致推薦效果明顯下降。在數據稀疏情況下,為充分利用用戶的歷史信息以提髙算法的推薦精度,提出一種改進的聚類聯合相似度推薦算法。采用改進的蜂群算法來優化K- means++聚類的中心點,使聚類中心在整個數據內達到最優,并對聚類結果進行集成,使得聚類得到進一步優化。根據聚類結果,在同一類中采用改進的用戶相似度算法來優化傳統相似度算法,使用戶間的相似度達到最優,并根據領域的評分預測方法將最佳結果推薦給用戶。實驗結果表明,該算法的精度、召回率及平均絕對誤差均優于其他現有算法,且在數據稀疏情況下其性能仍最佳。

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