基于用戶(hù)興趣聚類(lèi)的協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)的研究.pdf

1、近年來(lái),電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)上獲得了普遍的成功,協(xié)同過(guò)濾技術(shù)是其中應(yīng)用最廣泛、最成功的個(gè)性化推薦技術(shù)。隨著網(wǎng)上信息的數(shù)量和商品的種類(lèi)的急速增長(zhǎng)對(duì)推薦系統(tǒng)提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn),協(xié)同過(guò)濾推薦中存在的冷啟動(dòng)和稀疏性問(wèn)題,還有在基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾推薦中的用戶(hù)興趣的定位問(wèn)題急待解決。
　　 本文通過(guò)分析傳統(tǒng)的基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾算法中存在的問(wèn)題,提出了一種基于用戶(hù)興趣聚類(lèi)的協(xié)同過(guò)濾技術(shù)的改進(jìn)算法。該算法綜合考慮了用戶(hù)項(xiàng)目評(píng)分矩陣的稀疏性和

2、用戶(hù)興趣類(lèi)別的影響。在進(jìn)行目標(biāo)用戶(hù)最近鄰查詢(xún)時(shí),首先對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行分類(lèi),也即對(duì)用戶(hù)的興趣進(jìn)行分類(lèi),然后基于用戶(hù)興趣矩陣進(jìn)行聚類(lèi)分析,找出目標(biāo)用戶(hù)的鄰居用戶(hù)候選集。最后基于用戶(hù)-項(xiàng)目評(píng)分矩陣計(jì)算目標(biāo)用戶(hù)與鄰居用戶(hù)候選集中用戶(hù)的相似性,找出目標(biāo)用戶(hù)的最近鄰居用戶(hù)集。
　　 用戶(hù)的個(gè)人興趣在很大程度上決定著用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)習(xí)慣。針對(duì)用戶(hù)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的極端稀疏性問(wèn)題,本文提出了一種基于用戶(hù)興趣聚類(lèi)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法。該方法通過(guò)對(duì)用戶(hù)興趣聚類(lèi)分析來(lái)計(jì)算