基于聚类和改进slope one的协同过滤算法
方小丽
栾静
张海军
新疆师范大学计算机科学技术学院 新疆乌鲁木齐 830054
摘要：针对传统协同过滤算法存在推荐效率低问题,提出一种改进的CFKMWSO算法.首先对用户进行k-means++聚类,聚类后使用户相似度加权的slope one算法预测数据的缺失项,把预测值回填到用户-评分矩阵中,在新用户-评分矩阵中根据协同过滤算法对目标用户进行推荐.在Movie lens100k数据集上对CFKMWSO算法进行仿真实验,结果表明本文提出的CFKMWSO算法的MAE和RMSE有所改善.
关键词：个性化推荐协同过滤算法k-means++聚类算法CFKMWSO算法
资助基金：国家自然科学基金(U1703261)
论文发表日期：2021-05-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 48-50,54 )