【摘 要】
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针对个性化推荐系统规模扩大而引起的实时性差、推荐精度较低等问题,提出了改进的k-均值用户聚类算法,实现对推荐系统中推荐池的压缩,将用户在不同项目簇上的评价差异作为用
【机 构】
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天津职业技术师范大学经济与管理学院,北京科技大学信息工程学院
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针对个性化推荐系统规模扩大而引起的实时性差、推荐精度较低等问题,提出了改进的k-均值用户聚类算法,实现对推荐系统中推荐池的压缩,将用户在不同项目簇上的评价差异作为用户距离,采用kruskal最小生成树算法生成初始聚类中心,使得初始中心靠近类中心,这样得到的聚类更符合实际。进行了算法改进前后的实验对比,结果表明,改进的聚类算法可以在更小的用户空间内搜索到更多的邻居用户,提高了查找用户最近邻居的效率和精度。
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