【摘 要】
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为了实现在网络资源中为网络用户提供针对兴趣爱好的推荐项目,提出了一种基于K-means聚类的应用于动态多维社会网络的个性化推荐算法.首先根据用户评分数据对用户进行建模,并
【基金项目】
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国家星火计划项目(2013GA740109)
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为了实现在网络资源中为网络用户提供针对兴趣爱好的推荐项目,提出了一种基于K-means聚类的应用于动态多维社会网络的个性化推荐算法.首先根据用户评分数据对用户进行建模,并根据评分数据集构建多维用户网络,再加入局域世界演化理论形成动态多维网络;然后根据改进的K-means算法对用户聚类;最后根据最近邻居得到目标用户的预测评分作出推荐,从而形成一种应用于动态多维社会网络中的个性化推荐算法.实验表明,相比协同过滤个性化推荐系统,新推荐策略的预测值和真实值之间的误差较小,个性化推荐水平得到了一定程度的提高.
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