基于RBFN一项目聚类的协同过滤推荐算法研究.pdf

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1、zo2年第17s。i。舶dT。盍i蒜m。R。mhdoi：10．3969／j．issn．1000—7695．2012．17．043基于RBFN一项目聚类的协同过滤推荐算法研究刘玉峰，贺昌政(四川大学工商管理学院，四川成都610064)摘要：高维数据的稀疏性问题是降低协同过滤技术推荐质量的主要原因之一。提出了基于径向基函数网络(RBFN)一项目聚类的算法来降低数据的稀疏性，应用径向基函数网络(RBFN)处理高维稀疏数据得到一个完整的矩阵，应用基于项目聚类的协同过滤推荐算法产生推荐。实验结果表明，本算

2、法比其他算法能更好处理协同过滤中的稀疏性问题。关键词：电子商务；推荐系统；矩阵稀疏性；RBFN；协同过滤中图分类号：TP393：TP301．6文献标识码：A文章编号：1000—7695(2012)17—0195—04ResearchonCollaborativeFlteringRecommendationAlgorithmBasedOilItemClusteringandRBFNLIUYufeng，HEChangzheng(BusinessSchool，SichuanUniversity，Che

3、ngdu610064，China)Abstract：Thesparsityofhighdimensionaldataisamajorreasontoreducetherecommendqualityofcollaborativefihe·ring．ThispapercomesupwiththeRBFN—basedanditem—basedclusteringhybridalgorithmtoreducethedatasparsi—ty．weapplyRBFNtogetacompletematri

4、xandemployacollaborativefilteringrecommendationalgorithmbasedonitemclusteringtoobtainrecommendations．Theexperimentresultssuggestthatthenewalgorithmcanbetterhandlethematrixsparsityproblem．Keywords：e—commerce；recommendersystem；matrixsparsity；RBFN；colla

5、borativefitering需求的差异性，推荐质量较差；个性化推荐系统算0引言法比较复杂，但推荐质量相对较高J。协同过滤推随着因特网的快速发展，电子商务或电子购物荐算法是目前最受欢迎的个性化推荐技术J。Tap．开始面对着巨量的客户群体，同时也使消费者面对estry是最早提出的协同过滤推荐系统，目标用户需更多的选择。个性化服务技术就是针对这个问题而要明确指出与自己行为比较类似的其它用户_6j。协提出的，它为不同用户提供不同的服务⋯。推荐系同过滤方法认为寻找一个特定用户感兴趣的内容最统(Reco

6、mmenderSystem)是电子商务服务提供商好的方法是找到和他具有相似喜好的其他客户r。提供个性化服务重要的信息工具。顾名思义，推荐例如，对一个电影网站的某个用户推荐电影，首先系统的任务就是根据客户的喜好推荐产品给客户。寻找与目标用户喜爱相同电影的用户群，即最近邻这种系统经常被电子商务网站作为营销工具，推荐居集(如图1)；然后，将邻居用户喜爱且目标用户客户可能购买的产品来提升收益。推荐系统在许多未知的电影按特定的方法推荐给目标用户l8]。尽管电子商务网站上得到了大规模的应用，例如Ama．得到

7、广泛应用，协同过滤技术仍然存在几个主要的zon，CDNow，Drugstore，MovieFinder等等[。不足，包括稀疏性、可伸缩性和冷启动l9]。其中，推荐系统包括个性化推荐系统和非个性化推荐数据稀疏性是造成推荐质量低的主要原因之一¨1。。，系统。非个性化推荐系统向所有用户提供相同内容因而下面仅分析稀疏性对协同过滤技术的推荐质量的推荐，如电子商务站点的畅销排行等。个性化推的影响。荐系统则根据不同用户或用户群的偏好来定制推荐。在现实的电子商务应用中，大量的物品展示给非个性化推荐系统原理简单，

8、但并没有考虑到用户用户，但用户购买的却是极少一部分，就造成了评收稿日期：2011一l1—02。修回日期：2012—04—09基金项目：国家自然科学基金项目”基于自组织数据挖掘的CRM客户分析研究”(70771067)；国家自然科学基金项目”面向数据特点的客户价值区分集成模型研究”(1071101)；国家自然科学基金项目”类别不平衡环境下的客户价值区分迁移集成模型研究”(71101loo)l96刘玉峰等：基于RBFN一项目聚类的协同过滤推荐算法研究分矩阵中的稀缺单元，这被称为“稀缺性问题”。稀1预