| 个性化产品推荐中的SOFM神经网络模型 |
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| 引用本文： | 高琳琦,李从东.个性化产品推荐中的SOFM神经网络模型[J].天津师范大学学报(自然科学版),2006,26(2):55-58. |
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| 作者姓名： | 高琳琦 李从东 |
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| 作者单位： | 1. 天津大学,管理学院,天津,300072;天津师范大学,管理学院,天津,300384
2. 天津大学,管理学院,天津,300072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;天津市高等学校科技发展基金;天津师范大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 从个性化推荐的应用特点出发，提出了一种基于SOFM神经网络的个性化推荐模型，对高维稀疏的样本进行动态聚类．它具有下列特点：（1）在SOFM学习中，引入抑制函数（Restraining Function），使其能够适应顾客评分数据的极端稀疏；（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频繁变动．通过实验分析表明，该模型能够明显提高推荐质量。
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| 关 键 词： | 个性化推荐 聚类分析 |
| 文章编号： | 1671-1114(2006)02-0055-04 |
| 修稿时间： | 2005年11月25 |
The Personlized Recommender Model Based on Self-organizing Feature Maps |
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| GAO Lin-qi,LI Cong-dong.The Personlized Recommender Model Based on Self-organizing Feature Maps[J].Journal of Tianjin Normal University(Natural Science Edition),2006,26(2):55-58. |
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| Authors: | GAO Lin-qi LI Cong-dong |
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| Abstract: | In order to dynamicly analyze the characters of customers' clustering in EC a novel neural network model applied to personlize recommender system is proposed,on the basis of self-organizing feature maps(SOFM).The model has following features:(1) a restraining function is introduced in the basic model of SOFM;(2) the splitting and merging process are constructed.The experimental results show that the model can efficiently improve the quality of clustering of customers,and make better recommendation. |
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| Keywords: | SOFM |
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