資料介紹
傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法存在數(shù)據(jù)稀疏、可擴(kuò)展性弱和用戶興趣度偏移等冋題,算法運(yùn)行效率和預(yù)測精度偏低。針對上述問題,提出一種改進(jìn)的 Mini batch K- Means時間權(quán)重推薦算法。采用 Pearson相關(guān)系數(shù)改進(jìn)MiBatch K- Means聚類,利用改進(jìn)的聚類算法對稀疏評分矩陣進(jìn)行聚類,計算用戶興趣評分并完成對稀疏矩陣的填充。考慮用戶興趣隨時間變化的影響,引入牛頓冷卻時間杈重計算攝似度,并基于已填充評分矩陣進(jìn)行相似度權(quán)計算,得到項(xiàng)目最終評分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)協(xié)同過濾算該算法的平均絕對誤差下降了31.08%,準(zhǔn)確率、召回率、門Ⅰ值均有較大提升,具有較髙的評分預(yù)測精確。
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