基于改进Canopy聚类的协同过滤推荐算法

作者：唐泽坤; 黄柄清; 李廉

来源：计算机应用研究, 2020, (09): 2615-2619+2639.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2019.04.0137

• Canopy聚类
• 推荐系统
• 协同过滤 Canopy clustering
• recommender system
• collaborative filtering

推荐系统通过建立用户和信息产品之间的二元关系,利用用户行为产生的数据挖掘每个用户感兴趣的对象并进行推荐,基于用户的协同过滤是近年来的主流方法,但存在一定局限性:推荐时需要考虑全部用户,而单个用户往往只与少部分用户类似。为了解决这个问题,提出了基于改进Canopy聚类的协同过滤推荐算法,将用户模型数据密度、距离与用户活跃度结合,计算用户数据权值,对用户模型数据进行聚类。由于结合了Canopy的聚类思想,同一用户可以属于不同的类,符合用户可能对多领域感兴趣的情况。最后对每个Canopy中的用户进行相应的推荐,根据聚类结果与用户评分预测用户可能感兴趣的对象。通过在数据集Movie Lens和mill...

• 单位
  伦斯勒理工学院; 兰州大学