基于遗传算法的聚类与协同过滤组合推荐算法

被引:10
作者
冯智明
苏一丹
覃华
邓海
机构
[1] 广西大学计算机与电子信息学院
关键词
遗传算法; k均值聚类; item-based协同过滤; 项目推荐;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
081202 ;
摘要
使用协同过滤进行推荐,在处理大数据集时存在效率问题和推荐结果质量不高的问题。k均值聚类在处理大数据集时有着较好的性能。针对使用协同过滤进行推荐存在的问题,通过使用遗传算法将聚类和协同过滤组合起来进行项目推荐,以此来提高推荐算法的推荐效率和推荐质量,降低组合聚类和协同过滤进行推荐的复杂度。使用组合得到的算法在MovieLens数据集上做推荐对比实验,结果表明,相比单纯使用协同过滤进行推荐,使用基于遗传算法的聚类与协同过滤组合推荐算法进行项目推荐,能得到质量更好的推荐结果。
引用
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A Survey of Collaborative Filtering Techniques[J] . Xiaoyuan Su,Taghi M. Khoshgoftaar,Jun Hong.Advances in Artificial Intelligence . 2009
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WHITLEY, D .
STATISTICS AND COMPUTING, 1994, 4 (02) :65-85
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