【摘 要】
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针对智能家居系统中用户获取有效信息困难的问题,提出基于用户和环境双重聚类的协同过滤推荐算法。利用K-means算法分别对智能家居系统中的用户和环境进行聚类,找出目标用户
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针对智能家居系统中用户获取有效信息困难的问题,提出基于用户和环境双重聚类的协同过滤推荐算法。利用K-means算法分别对智能家居系统中的用户和环境进行聚类,找出目标用户和所处家居环境的最近邻居。使用欧氏距离为度量计算目标用户和系统其他用户之间、目标用户所处家居环境和系统其他家居环境之间的综合相似度。从最近邻居之间选出与目标用户最相似的前K个推荐给目标用户,实现对推荐算法的优化。实验结果表明,与传统的协同过滤算法,以及基于用户或环境单一变量的协同过滤算法相比,文中采用的算法推荐精度更高,实时性和可扩展性更好
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