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初始聚類中心優(yōu)化的K-均值項目聚類推薦算法

     
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摘要

針對協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)存在的數(shù)據(jù)稀疏性和擴展性差問題,提出了初始聚類中心優(yōu)化的K-均值項目聚類推薦算法.該算法首先采用SlopeOne方法對評分矩陣預測填充來緩解數(shù)據(jù)稀疏性,然后采用初始聚類中心優(yōu)化的K-均值算法對項目進行聚類,將相似度高的項目聚到同一個類中,最后根據(jù)目標項目所在的聚類搜索其最近鄰并產(chǎn)生推薦.實驗結果表明,該算法有效改善了數(shù)據(jù)的稀疏性和擴展性,提高了推薦質(zhì)量.

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