基于多级图划分的协同过滤算法研究  

Research on collaborative filtering algorithm based on multilevel k- way graph partitioning

作　　者：柳先辉[1] 徐梦锦 

机构地区：[1]同济大学电子与信息工程学院CAD研究中心,上海201804

出　　处：《机械设计与制造工程》2015年第12期14-17,共4页Machine Design and Manufacturing Engineering

基　　金：国家科技支撑计划项目(2012BAF12B11)

摘　　要：为克服传统协同过滤推荐算法中存在的局限性,提出了基于多级图划分的协同过滤推荐算法。该算法在对系统中存在的产品使用多级图划分算法进行聚类的基础上应用协同过滤推荐算法对用户进行推荐。实验结果证明,该算法可以在对推荐准确率影响较小的同时有效提高推荐系统的效率。To solve the limitations of the collaborative fihering, it proposes on multilevel k- way graph partitioning. This algorithm uses multilevel k terns, predictions are then computed independently within each partition. rithm can greatly improve the efficiency of system by slightly decrease the collaborative filtering algorithm based -way graph partitioning to cluster i- The experiment shows that this algo- accuracy of prediction.

关 键 词：协同过滤 多级图划分 聚类 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]