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基于项目与客户聚类的协同过滤推荐方法
引用本文:张娜,何建民.基于项目与客户聚类的协同过滤推荐方法[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2007,30(9):1159-1162.
作者姓名:张娜  何建民
作者单位:合肥工业大学,管理学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,管理学院,安徽,合肥,230009
基金项目:国家自然科学基金资助项目(7067097)
摘    要:文章给出了一种基于项目与客户聚类的协同过滤推荐方法,将聚类分析与协同过滤方法紧密结合;通过降低项目空间维数,减少了用户在寻找最近邻邻居的搜索强度,增强了推荐算法的实时性,提高了推荐服务的质量。

关 键 词:协同过滤  聚类分析  电子商务系统  个性化推荐
文章编号:1003-5060(2007)09-1159-04
修稿时间:2006年8月16日

Collaborative filtering recommendation algorithm based on clustering of items and customers
ZHANG Na,HE Jian-min.Collaborative filtering recommendation algorithm based on clustering of items and customers[J].Journal of Hefei University of Technology(Natural Science),2007,30(9):1159-1162.
Authors:ZHANG Na  HE Jian-min
Abstract:A collaborative filtering recommendation algorithm based on clustering of items and customers is proposed,which combines clustering analysis with the collaborative filtering method.The given algorithm reduces the search space for nearest neighbor search through lowering the dimension of the item space,thus improving the real-time performance of the recommendation algorithm and the quality of the recommendation service.
Keywords:collaborative filtering  clustering analysis  e-commerce system  personalized recommendation
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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