融合用户偏好优化聚类的协同过滤推荐算法

提出一种融合用户偏好优化聚类的协同过滤推荐算法。首先利用RP-IIP算法形成细粒度用户-项目类型偏好矩阵,真实反映出用户兴趣偏好并缓解数据稀疏性;然后在该矩阵上利用蝙蝠优化的用户模糊聚类算法进行聚类,增强了用户的聚类效果并提高可扩展性,从隶属度较高的簇中选取目标用户的最近邻居,提高了最近邻选取的准确性;最后,建立用户加权相似度模型对目标用户进行评分预测并产生推荐,进一步提高推荐结果的准确性。实验结果表明,所提出的算法能够产生更好的推荐结果。