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一种改进的聚类联合相似度推荐算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.85 MB | 2021-03-18

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　　协同过滤算法由于推荐效果良好，而被广泛应用于推荐领域，但其在数据稀疏及冷启动的情况下会导致推荐效果明显下降。在数据稀疏情况下，为充分利用用户的历史信息以提髙算法的推荐精度，提出一种改进的聚类联合相似度推荐算法。采用改进的蜂群算法来优化K- means++聚类的中心点，使聚类中心在整个数据内达到最优，并对聚类结果进行集成，使得聚类得到进一步优化。根据聚类结果，在同一类中采用改进的用户相似度算法来优化传统相似度算法，使用户间的相似度达到最优，并根据领域的评分预测方法将最佳结果推荐给用户。实验结果表明，该算法的精度、召回率及平均绝对误差均优于其他现有算法，且在数据稀疏情况下其性能仍最佳。

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