【摘 要】
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现有的推荐算法主要依靠评分记录,对用户的个性需求关注较少,推荐结果不完全符合实际需求。针对该问题,本文在传统的基于用户的协同过滤算法(UCF)基础上,结合密度峰值聚类研
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费重点科研基地创新基金(222201717006).
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现有的推荐算法主要依靠评分记录,对用户的个性需求关注较少,推荐结果不完全符合实际需求。针对该问题,本文在传统的基于用户的协同过滤算法(UCF)基础上,结合密度峰值聚类研究物品属性,分析用户对物品类型、聚类的兴趣取向,深入挖掘用户的个性需求,提出了一种结合物品类型和密度峰值聚类的协同过滤推荐算法。采用密度峰值聚类,无需指定聚类中心和聚类数,利用逆向文档频率对算法进行优化,提高了对物品特征和用户兴趣的识别度。实验结果表明,本文算法能较好地获取用户偏向,提供更加准确、高效的Top-N推荐。
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