| 基于自组织特征映射聚类的协同过滤推荐算法 |
| |
| 引用本文： | 高琳琦,李从东.基于自组织特征映射聚类的协同过滤推荐算法[J].天津大学学报(自然科学与工程技术版),2006,39(Z1):279-282. |
| |
| 作者姓名： | 高琳琦 李从东 |
| |
| 作者单位： | 天津大学管理学院，天津大学管理学院 天津300072 天津师范大学管理学院，天津300384，天津300072 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(70402009)，天津市高校科技发展基金(20030613)，天津师范大学博士基金(52RL005)． |
| |
| 摘 要： | 个性化推荐系统是电子商务系统的一个重要研究内容,计算顾客之间的相似性或顾客聚类是产生良好推荐的关键．通过分析个性化推荐的应用特征,即顾客评分数据稀疏及其影响；在开放的电子商务环境中,新顾客不断加入和顾客偏好的迁移,使顾客簇不断发生变化,提出了一种基于自组织特征映射聚类的协同过滤推荐算法,对高堆稀疏的样本进行动态聚类．它具有下列特点：①在自组织特征映射聚类中,引入抑制函数,使其能够适应顾客评分数据的稀疏性；②设置神经元的分裂和合并过程,使其能够满足顾客聚类的动态变化．通过实验分析,表明该算法能够适应顾客评分数据稀疏和顾客聚类的动态变化特征,从而提高推荐质量．
|
| 关 键 词： | 协同过滤 推荐算法 聚类分析 自组织特征映射 |
| 文章编号： | 0493-2137(2006)增刊-0279-04 |
| 修稿时间： | 2005年12月28 |
Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Self-Organizing Feature Maps |
| |
| GAO Lin-qi.Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Self-Organizing Feature Maps[J].Journal of Tianjin University(Science and Technology),2006,39(Z1):279-282. |
| |
| Authors: | GAO Lin-qi |
| |
| Institution: | GAO Lin-qi~ |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | collaborative filtering recommendation algorithm clustering self-organizing feature maps |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
|
