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印国成 《扬州大学学报(自然科学版)》2018,(1)
传统的基于图书和读者的协同过滤方法缺乏语义知识,易混杂不符合读者喜好的噪音数据,从而影响聚类效果和推荐的准确度.针对该问题,提出一种基于K-means的语义协同过滤推荐算法.为了反映读者对图书的偏爱程度,首先定义读者-图书关联矩阵,然后通过K-means聚类算法寻找相邻集合,在聚类过程中兼顾关联矩阵和语义知识,分别计算读者和图书的相似度,最后通过相似程度排序向用户推荐图书.结果表明,该算法在保证计算效率的情况下能显著提高推荐的准确度. 相似文献
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