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一种优化的K最近邻协同过滤算法

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【作者】 周晟； 俞建家；

【机构】 福州大学数学与计算机科学学院； 福州大学数学与计算机科学学院 福建福州350002； 福建福州350002；

【摘要】 协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中。限制协同过滤算法使用的主要问题是稀疏性和可扩展性。本文提出了一种优化的KNN协同过滤算法,通过引入传递关联,近邻预选择以及用户权威性来解决这两个问题。为了评估算法的有效性,我们用从Movielens上采集的数据进行了实验。实验结果表明改进后的算法不仅提高了推荐精度,同时缩短了产生推荐的时间。

【关键词】 推荐系统； 协同过滤； 传递关联； 近邻预选择； 用户权威性；
  • 【分类号】TP301.6
  • 【被引频次】4
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