服务于定向信息推荐的模糊聚类协同推荐算法

计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (9): 128-130.

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服务于定向信息推荐的模糊聚类协同推荐算法

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
本课题得到国家“九七三”重点基础研究项目（2004CB719406）.

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 面对金融领域信息量扣用户数量的不断增加，现有的金融信息推荐算法不能很好地满足金融用户的信息需求，推荐结果的及时性和准确性有待进一步提高。在分析现有协同推荐算法的基础上，本文提出了金融信息模糊聚类协同推荐算法，将模糊聚类和协同推荐算法相结合，以用户一项目评价矩阵为研究基础，对有相似信息需求兴趣的用户进行模糊聚类，用户组群的兴趣爱好代表并预测个人的兴趣爱好，能为用户提供和发现新的信息资源，很好地满足金融用户信息需求的多兴趣性和时效性。最后对提出的算法进行实验，实验结果表明了算法具有良好的推荐效果。

关键词: 信息推荐协同过滤模糊聚类用户聚类

Abstract: In face of the increase of Web information and the number of user in financial information domain, present financial information recommendation algorithm can＇t meet the users＇ information demand. After the analysis of present collaborative recommendation

Key words: Information recommendation, Collaborative-filtering, Fuzzy clustering, User clustering

. 服务于定向信息推荐的模糊聚类协同推荐算法[J]. 计算机科学, 2007, 34(9): 128-130. https://doi.org/

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