混合用户和项目协同过滤的电子商务个性化推荐算法

李清霞; 魏文红; 蔡昭权

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混合用户和项目协同过滤的电子商务个性化推荐算法

研究论文 | 更新时间：2023-12-11

- 混合用户和项目协同过滤的电子商务个性化推荐算法
- Hybrid user and item based collaborative filtering personalized recommendation algorithm in E-commerce
- 中山大学学报(自然科学版)(中英文) 2016年55卷第5期页码：37-42
- 作者机构：
  
  1. 东莞理工学院城市学院计算机系,广东,东莞,523106
  2. 
  3. 东莞理工学院计算机学院,广东,东莞,523808
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版日期：2016，
  
  网络出版日期：2016-10-25，
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李清霞, 魏文红, 蔡昭权. 混合用户和项目协同过滤的电子商务个性化推荐算法[J]. 中山大学学报(自然科学版)(中英文), 2016,55(5):37-42.

LI Qingxia, WEI Wenhong, CAI Zhaoquan. Hybrid user and item based collaborative filtering personalized recommendation algorithm in E-commerce[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis SunYatseni, 2016,55(5):37-42.
李清霞, 魏文红, 蔡昭权. 混合用户和项目协同过滤的电子商务个性化推荐算法[J]. 中山大学学报(自然科学版)(中英文), 2016,55(5):37-42. DOI：

LI Qingxia, WEI Wenhong, CAI Zhaoquan. Hybrid user and item based collaborative filtering personalized recommendation algorithm in E-commerce[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis SunYatseni, 2016,55(5):37-42. DOI：

摘要

针对传统的协同过滤算法在电子商务系统中存在数据稀疏性和扩展性方面的问题，提出了一种混合用户和项目协同过滤的电子商务个性化推荐算法。该算法采用聚类技术，将基于用户协同过滤和基于项目的协同过滤结合起来进行双重聚类，结合基于用户协同过滤和基于项目协同过滤两方面的优点，从而获得更好的性能。实验表明，通过与其他推荐算法的比较，文中算法具有较高的推荐质量，更好的准确率和召回率。

Abstract

In view of the traditional collaborative filtering algorithm in E-Commerce system data sparseness and scalability issues

a hybrid user and item based personalized collaborative filtering recommender algorithm in E-Commerce was proposed. Combined with user based collaborative filtering and item based collaborative filtering

the algorithm uses the clustering technology to cluster twice

and can get better performance. Experiments results show that the algorithm is superior to other recommendation algorithms obviously in the aspect of recommender quality

precision and recall rate.

关键词

协同过滤电子商务个性化推荐聚类

Keywords

collaborative filteringE-commercepersonalized recommendercluster

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