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摘要
协同过滤推荐算法是一种传统的推荐技术,具有简单高效的特点,在实际中有广泛的应用,获得了大量研究者的青睐。虽然传统的协同过滤推荐算法在一定程度上缓解了用户当前所面临的信息超载问题,但其在处理大数据时存在的数据稀疏性和扩展性等问题却日益突出。于是,提出了一种基于最小方差的K-means用户聚类推荐算法。在缓解数据稀疏性方面,利用Weighted Slope One算法对初始用户—项目评分矩阵进行有效填充,降低了数据稀疏性;在提高算法扩展性方面,采用基于最小方差的K-means算法对用户评分数据进行聚类,将相似的用户聚到一起,减小目标用户的最近邻搜索空间,提高了算法扩展性。通过在Movie Lens数据集上的对比实验,结果表明,相比于传统的协同过滤推荐算法,改进算法具有更高的推荐准确度。
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