基于用户偏好和麻雀搜索聚类的协同过滤算法
Collaborative Filtering Algorithm Based on User Preference and Sparrow Search Clustering作者机构：青岛大学数据科学与软件工程学院青岛266071
出 版 物：《青岛大学学报（自然科学版）》 (Journal of Qingdao University(Natural Science Edition))
年 卷 期：2021年第34卷第1期
页 面：70-76页
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：山东省自然科学基金(批准号:ZR2019PEE018)资助
摘 要：针对推荐算法数据稀疏及聚类中心点敏感问题,提出了一种基于用户偏好和麻雀搜索聚类的协同过滤推荐算法。首先使用评分偏好模型对原用户项目矩阵进行修正,得到新的用户偏好-项目矩阵。利用麻雀搜索对聚类中心点进行优化,从目标用户所在簇内得到最近邻,提高了算法迭代速度,改善了聚类中心点敏感的问题。使用相似度公式对目标用户未评分项目进行预测,并完成推荐。实验结果表明,相较于其他几种推荐算法,准确度提高了4到6个百分点。
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