基于云填充和蚁群聚类的协同过滤图书推荐算法

摘要：

针对传统协同过滤技术在图书推荐中效率不高、数据极端稀疏性及主观性强等问题,提出一种基于云填充和蚁群聚类的协同过滤图书推荐方法,首先根据蚁群聚类算法得到用户群分类,然后在进行协同过滤前预先通过云模型填充用户——项目矩阵,以降低数据的稀疏性.实验结果表明,该算法在推荐精度上有明显的提高.

关键词：协同过滤、蚁群聚类、云填充、图书推荐

所属期刊栏目：35

分类号：TP18;TP301.6(自动化基础理论)

在线出版日期：2015-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：78-82