基于属性聚类的项目评分预测推荐算法研究  

作　　者：刘贤锋[1] 刘同存[1] 

机构地区：[1]桂林电子科技大学商学院,广西桂林541004

出　　处：《统计与决策》2012年第18期9-11,共3页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70862001)

摘　　要：针对用户评分数据稀疏性问题,在对项目进行聚类基础上,文章提出了基于属性聚类的项目评分预测推荐算法。算法从项目属性特征相似性分析出发,利用K-Means聚类算法对项目进行聚类。对于未评分项目找到其所属的类簇;利用用户对类簇中其它项目的评分预测该用户对未评分项目的评分,达到降低数据稀疏性目的;最后结合协同过滤思想为用户提供推荐服务。实验结果表明,与基于项目评分预测的推荐算法相比,文章的算法推荐精度显著提高。

关 键 词：电子商务 项目聚类 评分预测 推荐算法 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]