一种基于项目聚类的自主推荐多样性优化算法

作     者：姜书浩 潘旭华 薛福亮 Jiang Shuhao;Pan Xuhua;Xue Fuliang

作者机构：天津商业大学信息工程学院天津300134 天津财经大学商学院天津300222 

出 版 物：《现代图书情报技术》 (New Technology of Library and Information Service)

年 卷 期：2015年第5期

页      面：34-41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：教育部人文社会科学一般项目"电子商务环境下顾客购物偏好推荐及企业利润挖掘"(项目编号:13YJC630195)的研究成果之一 

主　　题：项目聚类 推荐多样性 优化算法 用户满意度 协同过滤 

摘      要：【目的】通过聚类权重再分配算法优化推荐列表的多样性。【方法】提出一种提高推荐多样性的方法,依据项目评分进行聚类,参照阈值采用聚类权重再分配算法重新分配各聚类集的权重,根据权重大小从各聚类集中筛选项目生成最终推荐列表。【结果】实验结果表明,调整阈值由20缩小到1,本文方法将三种算法在Movie Lens数据集上生成的推荐列表的z-多样性值分别提高0.46、0.65和1.88,Book-Crossing数据集对应的z-多样性值分别提高0.38、0.49和0.76。【局限】仅适用于提高推荐列表的多样性,对于总体多样性并没有涉及。【结论】有效提高推荐的多样性,同时保证推荐的准确率和较低的时间复杂性。