基于物品属性聚类的融合协同过滤算法

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1、基于物品属性聚类的融合协同过滤算法//.paper.edu-1-中国科技论文在线基于物品属性聚类的融合协同过滤算法梁佳男，张华**作者简介：梁佳男（1989-），男，硕士研究生，推荐系统，信息安全通信联系人：张华（1983-），女，副教授，密码协议、物联网和云计算安全、工业控制系统安全、移动互联网安全（北京邮电大学网络与交换国家重点实验室，北京100876）5摘要：随着信息技术的发展，各式各样的推荐系统早已广泛地应用在电子商务、新闻推荐等领域。协同过滤可以算是推荐系统众多推荐算法中，使用频率最高的一种。但其往往存在数据稀疏性问题和冷启动等缺点。为了减少推荐系统计算

2、的时间，提高推荐准确率，本文提出一种基于物品标签聚类和slope-one协同过滤的融合推荐算法。在算法中，通过利用用户对物品的评分行为和物品的属性标签，计算出用户对物品属性的偏好向量。然后利用该向量对10用户进行聚类，将用户分成多个相似偏好用户组。最后，再使用slope-one算法对未评分的物品进行打分。属性标签的使用，减少了用户特征向量的维度，部分解决了矩阵稀疏的问题，而通过聚类和slope-one算法的融合，在保留了slope-one算法计算模型简单优点的同时，也提高了打分的准确性。最后，通过MovieLens上的数据集验证，相比于slope-one算法，该融

3、合算法确实能够提高推荐系统的准确性。15关键词：推荐系统；协同过滤；聚类；标签中图分类号：TP311HybridcollaborativefilteringalgorithmbasedonItemTagclustering20LIANGJianan,ZHANGHua(StateKeyLaboratoryofNetworkingandSwitchingTechnology,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications,Beijing100876)Abstract:Withthedevelopmentofinformati

4、ontechnology,alotofrecommendationsystemshavebeenwidelyusedine-commerce,newsrecommendationetc.Collaborativefilteringisoneof25themostimportantrecommendationalgorithmsamongrecommendationsystem.Howeverit'salsosufferingsomeproblemssuchasdatasparsityandcoldstart.Inordertoreducecomputin

5、gtimeforrecommendationandimprovetheaccuracy,anewcollaborativefilteringrecommendationsystemcombiningitem-tagclusteringandslope-onealgorithmisproposed.Inthisalgorithm,userswereclusteredaccordingtousers'preferenceontagsofitems.Propertytagswereuserdto30reduceusers'featurevector,

6、whichsolveddatasparsitypartially.Bycombiningbothclusteringandslope-onealgorithm,therecommendationsystemretainedtheadvantageofslope-onealgorithmwhileimprovingaccuracyaswell.TheexperimentwereappliedtoMovieLensdataset,whichshowedthattheaccuracyofthiscombinedalgorithmisinadvanceofna??vesl

7、ope-one.Keywords:Recommendationsystem;Collaborativefiltering;Clustering;Tag350引言随着互联网的不断发展，其承载的信息数量也越来越大。过量信息的出现，导致用户无法能够简单快速的从中获取对自己有效的信息。而且，随着电子商务的发展，在某些场合下，用户需求往往具有不确定性和模糊性。根据亚马逊网站的统计,在其网站购物的客户中,有40明确购买意向的仅占16%。如果商家能够从海量的商品中把满足用户模糊需求的商品主动推荐给用户,则有望将用户潜在需求转化为实际需求,不仅能够提高网站的销售量,还有助于提高用

8、户对网站的