基于加权聚类的动态协同过滤推荐算法

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。基于加权聚类的动态协同过滤推荐算法　　摘要：针对传统协同过滤推荐算法存在数据稀疏性及动态情景下推荐效率急剧下降的问题，提出了一种基于加权聚类的动态情景协同过滤推荐算法。该方法对提供较多评分的用户给予更多的重视，在运用SK-means聚类方法的基础上引入用户权重的概念，有效的解决了数据稀疏性的问题，在此基础上考虑增量更新的情况以便处理推荐过程中数据的频繁变化带来的影响，优化了

2、对目标用户的偏好预测和个性化推荐建议。实验结果表明，相比于IUCF、IICF、和COCLUST算法，该算法在有效缓解用户评分数据稀疏性的同时，还以非常低的计算成本提供了高质量的推荐建议。　　关键词：协同过滤；加权聚类方法；数据稀疏性；动态情景；推荐效率　　中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1007--0142-03　　推荐系统[1]收集用户的历史数据和其他相关信息，利用数据挖掘方法和各种数学模型进行分析计算，准确预测用户的兴趣爱好，主动向用户推荐可能感兴趣的内容。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用

3、于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　传统的协同过滤算法在静态情境下可以实现良好的预测精度，但随着用户数目和项目数量的持续增加以及评分的不断更新，协同过滤算法的数据稀疏性问题以及推荐效率急剧下降的问题越来越突出，这直接导致了推荐系统的推荐质量迅速下降。针对这一问题，相关研究引入了不同的算法[3]。

4、例如，等人[4]通过计算和分析不同情况下项目间的相似性，使用动态增量更新和本地链路预测的方式，提出一种以可扩展项目为基础的协同过滤算法。该算法提出一种基于项目相似度图的传递结构，使用本地链路预测方法来寻找隐性候选项目，以减轻预测和建议的过程中数据稀疏带来的负面影响，从而提高了传统协同过滤算法的性能和推荐效率。大多数推荐算法都不能处理动态情景，例如基于奇异值分解的协同过滤算法[5]不能处理出现新评分以及更新现有评分的情况。而基于内存的协同过滤算法普遍存在数据稀疏性以及推荐效率低的问题。　　我们在SK-means聚类方法[6]的基础上引入权重的概念，并

5、由此推导出了一种动态情景下的协同�^滤推荐算法，不仅弱化了算法中数据稀疏性带来的影响，还有效的解决了数据频繁变化带来的一系列问题。　　1基于加权聚类的动态推荐算法　　我们提出的基于加权聚类的动态协同过滤推荐算法可以分为三个主要步骤：训练、预测和增量训练。　　训练步骤为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，

6、中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　首先将用户划分为k个聚类。为了解决这个问题，我们将一种适用于协同过滤推荐系统的SK-means聚类方法引入到WCM-DCF算法中。因此，所得到的集群将受到最有用的用户的高度影响。我们令表示第个用户的权重，SK-means聚类方法的加权目标函数可以表示为：　　　　更新后用于加权的SK-means聚类方法的质心计算公式如下：　　　　我们给出用户权重的直观计算公式。令为一个二进制矩阵。第行对应的向量指示已经被第个用户评分的项目。由此我们将第个用户的权重定义为与其可用评分的数量

7、成比例，公式如下：　　　　其中是所有值均为1的适当维度的向量，表示用户提供的项目评分的标准差。仅从已经评价了许多项目的用户集合中选择初始质心也不是最优解决方案，因为不会检测到所有结构特征。为了避免这个问题，我们通过以下步骤进行聚类初始化：　　将用户随机分区生成为k个聚类，由表示，其中表示第i个用户所属的聚类。　　令表示第k个质心的第j个分量，估计初始质心公式如下：　　为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活

8、。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管