[1]高灵渲,张巍,霍颖翔,等.改进的聚类模式过滤推荐算法[J].江西师范大学学报(自然科学版),2012,(01):106-110.
 GAO Ling-xuan,ZHANG Wei,HUO Ying-xiang,et al.Improved Clustering Filtering Recommendation Algorithm[J].,2012,(01):106-110.
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改进的聚类模式过滤推荐算法()
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《江西师范大学学报》(自然科学版)[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2012年01期
页码:
106-110
栏目:
出版日期:
2012-01-01

文章信息/Info

Title:
Improved Clustering Filtering Recommendation Algorithm
作者:
高灵渲;张巍;霍颖翔;滕少华
广东工业大学计算机学院, 广东 广州 510006
Author(s):
GAO Ling-xuan ZHANG Wei HUO Ying-xiang TENG Shao-hua
关键词:
过滤推荐 聚类 k-means算法 欧氏距离 用户-项目模式
Keywords:
filtering recommendation clustering k-means algorithm Euclidean distance user-item model
分类号:
TP 301.4
文献标志码:
A
摘要:
通过对用户推荐项目模式进行建模, 预测新用户的推荐项目归属类别, 从而推测出目标用户对具体推荐项目的评分. 实验结果表明: 该方法可以提高推荐服务的效率, 实用性较高.
Abstract:
The paper recommended by the project mode of user modeling, forecasting new user ownership of the recommended project categories, which speculated that the target users of the specific projects recommended rate. The experimental results indicate that this method can improve the efficiency of items in recommendation systems and with values of practical use.

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更新日期/Last Update: 1900-01-01