期刊文章详细信息
基于多目标优化双聚类的数字图书馆协同过滤推荐系统
Digital Library Collaborative Filtering Recommendation System Based on Multi-objective Evolutionary Biclustering
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]中南林业科技大学图书馆,长沙410004
年 份：2011
卷 号：55
期 号：7
起止页码：111-113
语 种：中文
收录情况：BDHX、BDHX2008、CSSCI、CSSCI2010_2011、JST、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊
摘 要：针对数字图书馆推荐系统,提出一种能够同时考虑用户和项之间的相似性的协同过滤(CF)方法,即应用多目标优化计算双聚类技术对行和列同时进行聚类,完成对用户和项相似性同时分组。为评估算法的效率,应用MovieLens数据集进行实验,结果表明该方法能够为用户提供有用的推荐意见,其性能优于其他CF方法。
关 键 词：数字图书馆 推荐系统 个性化服务协同过滤 多目标 双聚类
分 类 号：TP391.3] G250.76[计算机类]
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