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杨洲

作品数：1 被引量：14H指数：1
供职机构：南京理工大学计算机科学与工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

题名
作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇推荐系统
  • 1篇协同过滤
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇层次聚类
  • 1篇层次聚类算法

机构

  • 1篇南京理工大学

作者

  • 1篇杨洲
  • 1篇张峻玮

传媒

  • 1篇计算机科学

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
相关度排序
一种基于改进的层次聚类的协同过滤用户推荐算法研究被引量：14
2014年
为了降低组用户推荐的计算时间,提出了一种改进的层次聚类协同过滤用户推荐算法。由于数据的稀疏性,传统的聚类方法在尝试划分用户群时效果不理想。考虑到传统聚类算法的聚类中心不变组内用户间相关度不高等问题,将用户进行聚类,然后按照分类计算出每个用户的推荐结果,在进行聚类的同时充分利用用户间的信息传递来增强组内用户的信息共享,最后将组内所有的用户的推荐结果进行聚合。最后仿真实验表明,本方法能够有效地提高推荐的准确度,比传统的协同过滤算法具有更高的执行效率。
张峻玮杨洲
关键词：推荐系统协同过滤层次聚类算法
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共1页<1>
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