基于用戶興趣的聚類推薦算法
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標簽：聚類(14184)
個性化推薦系統(tǒng)中使用最廣泛的算法是協(xié)同過濾算法，針對該算法存在的數(shù)據(jù)稀疏和擴展性差問題，提出了一種基于用戶興趣和社交信任的聚類推薦算法。該算法首先基于聚類技術根據(jù)用戶評分信息將具有相同興趣的用戶聚為一類，并建立基于用戶興趣相近的鄰居集合。為了提高興趣相似度計算的準確性，采用了修正余弦計算公式來消除評分標準的差異問題。然后，引入信任機制，通過定義直接信任、間接信任、傳遞路徑和計算方法來度量社交網(wǎng)絡用戶之間隱含的信任值，將社交網(wǎng)絡轉(zhuǎn)換為信任網(wǎng)絡，依據(jù)信任程度來創(chuàng)建基于社交信任的鄰居集合。通過加權(quán)的方式將基于兩種鄰居集合的預測值融合起來為用戶產(chǎn)生項目的推薦。在Douban數(shù)據(jù)集上進行仿真實驗，確定了最優(yōu)的協(xié)調(diào)因子值和分類數(shù)值，并與基于用戶的協(xié)同過濾算法和基于信任的推薦算法進行對比，實驗結(jié)果表明，所提算法的平均絕對誤差（MAE）減少了6.7%，準確率（precision）、覆蓋（recall）和F1值分別增加了25%、40%和37%，有效提高了推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量。
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