排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对传统协同过滤推荐算法通常针对整个评分矩阵进行计算,存在效率不高的问题,提出一种基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法.该算法根据项目的类别属性对项目进行聚类,构建用户的偏好领域,使用用户偏好领域内的评分矩阵进行用户间相似度的计算,得到目标用户的最近邻居集,并生成推荐结果.与常用的K-means聚类方法相比,采用K-medoids方法对项目类别属性进行聚类,不仅克服了评分聚类可靠性不高的问题,而且算法还具有更好的鲁棒性.实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量. 相似文献
1