摘要:針對協同過濾推薦技術在個性化服務應用中存在的服務質量和服務效率問題,提出一種基于密度的動態協同過濾圖書推薦算法。在對讀者的圖書流通記錄進行興趣度模糊篩選基礎上,利用擴展的密度聚類算法進行區域聚類,讀者的興趣模型依據聚類區域的密度與權重變化更新,動態進行協同過濾圖書推薦。實驗表明,該算法在提高推薦精確度上,優于傳統的協同過濾推薦算法。
關鍵詞:協同過濾;個性化推薦;動態;相似度
中圖分類號:TP391 文獻標志碼:A 文章編號:1001-3695(2010)08-3013-03
計算機應用研究2010年8期
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