期刊文章详细信息
基于用户可信度聚类的协同过滤推荐模型
Collaborative Filtering Recommended Model based on User's Credibility clstering
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]天津财经大学商学院管理科学与工程系,天津300222 [2]天津中德职业技术学院信息工程系,天津300191
年 份：2010
卷 号：26
期 号：30
起止页码：219-221
语 种：中文
收录情况：普通刊
摘 要：针对目前推荐算法面临的响应时间长、推荐不准确和冷启动的问题,本文以电影推荐系统为例提出了一种基于用户可信度聚类的协同过滤推荐模型,该模型将推荐过程分为离线和在线两部分。离线时,计算用户可信度,以此聚类,并将聚类信息储存在数据库中的聚类表里;在线时,寻找目标用户所属聚类,产生推荐。模型整体上减少了响应时间,提高了推荐准确率,同时解决了新用户冷启动问题。
关 键 词：协同过滤 用户可信度 动态聚类
分 类 号：TP391]
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