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不同推荐系统输入的聚类实现
引用本文:崔春生.不同推荐系统输入的聚类实现[J].应用泛函分析学报,2014(2):121-128.
作者姓名:崔春生
作者单位:[1]中国社会科学院数量经济与技术经济研究所,北京100010 [2]河南财经政法大学计算机与信息工程学院,郑州450002
基金项目:资助项目:河南省社科规划办项目(2013BJJ061);河南省科技厅软科学项目(142400410313);河南省教育厅科学技术研究重点项目(14A630013)
摘    要:论文在分析推荐输入瓶颈问题的基础上,借助社区思想实现了显式评分输入的用户聚类,解决了评分矩阵稀疏的问题;借助用户兴趣度的定义,实现了隐式浏览输入的用户聚类,解决了用户兴趣度不易获取的问题.论文的研究立足于推荐系统的输入,通过聚类分析,为推荐算法的研究奠定了理论基础.

关 键 词:推荐系统  显式评分输入  隐式浏览输入  用户兴趣度  稀疏矩阵  聚类分析

Aggregation Analysis of Different Recommendation Input
CUI Chunsheng.Aggregation Analysis of Different Recommendation Input[J].Acta Analysis Functionalis Applicata,2014(2):121-128.
Authors:CUI Chunsheng
Institution:CUI Chunsheng (1. Institute of Quantitative 8z Technical Economics, Chinese Academy of Social Sciences, Beijing 100010, China 2. School Computer and Information Engineering, Henan University of Economics and Law, Zhengzhou 450002, China)
Abstract:Based on the analysis the bottleneck of recommendation input, aggregation analysis is researched in this paper. In order to ensure the recommended coverage rate, sociality ideological is used to user aggregation in explicit navigation. In order to solve the problem of user interest level, user interest level is defined in implicit navigation. Based on the recommendation input, I laid the theoretical foundation for the research of recommendation algorithm.
Keywords:recommender systems  explicit navigation  implicit navigation  user interest level  sparse matrix  aggregation analysis
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