文件名称:论文研究-基于谱聚类与多因子融合的协同过滤推荐算法.pdf
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文件格式:PDF
更新时间:2022-08-11 15:12:57
协同过滤,谱聚类,Salton因子,时间衰减因子,用户偏好因子
针对传统协同过滤算法面临数据稀疏、忽略用户时间上下文信息及对兴趣物品偏好程度等问题,提出基于谱聚类与多因子融合的协同过滤推荐算法。首先将FCM聚类融入到谱聚类算法的关键步骤,并通过聚类有效性指数对用户聚类个数进行优化,以降低生成最近邻的时耗;然后将Salton因子、时间衰减因子、用户偏好因子进行融合,从而对相似度进行改进;最后获取系统当前时间为目标用户生成推荐列表。MovieLens上的实验结果表明,该算法在推荐精度、覆盖率及新颖度指标上有较大改善,提升了推荐性能。