基于社团划分和加权二部图网络的个性化推荐算法研究

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个性化推荐能够满足用户个人不同的需求,为用户提供高精度的个性化服务可以增加用户的粘着性并给网络、系统的开发商带来一定的利益,但是个性化推荐在准确率、召回率(覆盖率)方面并不是很令人满意。本文旨在提高个性化推荐的效果。首先,在对复杂网络、社团划分、个性化推荐和二部图网络方面进行详细分析后,发现二部图网络可以更好地描述网络中各节点及节点间关系,故选择二部图网络作为研究对象,利用二部图两类节点及节点间关系对其进行个性化推荐。然后,选择改进的模糊C均值算法对二部图网络中用户节点和项目节点分别进行聚类产生社团
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