基于多示例聚类的协同过滤算法

摘要：

针对传统协同过滤算法中存在的数据稀疏性问题,本文结合多示例学习框架的特点,通过构建新的数据组织模型,提出了改进的基于多示例聚类的协同过滤算法.实验证明,与基于用户的协同过滤算法和基于用户聚类的协同过滤算法相比,本文算法具有较高的推荐精度.

关键词：多示例学习、K-均值聚类、训练包、平均绝对误差

分类号：TP3;TH1

在线出版日期：2016-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：293,295