【摘 要】
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基于k-近邻的协同过滤推荐算法对于邻居数量k的确定过于主观,并且推荐时以k-近邻均值加权推荐不够准确.针对这两个问题,本文首先引入并改进最大最小距离聚类算法,进而设计启
【基金项目】
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国家973重点基础研究发展计划(No.2012CB315901);国家863高技术研究发展计划(No.2011AA01A103)
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基于k-近邻的协同过滤推荐算法对于邻居数量k的确定过于主观,并且推荐时以k-近邻均值加权推荐不够准确.针对这两个问题,本文首先引入并改进最大最小距离聚类算法,进而设计启发式聚类模型将用户进行不规定类别数的自由聚类划分,目标用户所在类的用户为邻居用户,客观确定邻居数量;然后在推荐时定义类别相似度,针对性地建立目标用户未评分和评分项目的潜在类别关系,改进k-近邻均值加权算法.实验结果表明,该算法提高了推荐准确度(约0.035MAE).
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