【摘 要】
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娱乐方式日益丰富,产生巨量数据,利用这些数据通过推荐系统可以让用户获得更好的体验,为此提出了DB-CF(DBSCAN-Collaborative Filtering)算法。首先,使用DBSCAN聚类算法对音
【机 构】
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山东科技大学计算机科学与工程学院,山东科技大学矿业安全与工程学院
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娱乐方式日益丰富,产生巨量数据,利用这些数据通过推荐系统可以让用户获得更好的体验,为此提出了DB-CF(DBSCAN-Collaborative Filtering)算法。首先,使用DBSCAN聚类算法对音乐平台的线下用户进行聚类;然后,通过协同过滤算法计算对象用户与各聚类中心的相似度,再通过对比相似度度量矩阵,遍历离对象用户最近的邻居,通过邻居作出评分预测。实验表明,采用DB-CF算法比传统算法准确率提高8%左右,可以产生更准确的推荐结果,为用户带来更好的体验。
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《包钢科技》是经国家科技部和国家新闻出版广电总局批准,由包头钢铁(集团)有限责任公司主管,内蒙古包钢钢联股份有限公司技术中心主办的科技类综合性刊物。本刊全国公开发行