本文作者：冯智明；苏一丹；覃华；邓海；成功正常投稿发表论文到《计算机技术与发展》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：使用协同过滤进行推荐,在处理大数据集时存在效率问题和推荐结果质量不高的问题。k均值聚类在处理大数据集时有着较好的性能。针对使用协同过滤进行推荐存在的问题,通过使用遗传算法将聚类和协同过滤组合起来进行项目推荐,以此来提高推荐算法的推荐效率和推荐质量,降低组合聚类和协同过滤进行推荐的复杂度。使用组合得到的算法在MovieLens数据集上做推荐对比实验,结果表明,相比单纯使用协同过滤进行推荐,使用基于遗传算法的聚类与协同过滤组合推荐算法进行项目推荐,能得到质量更好的推荐结果。
【论文正文预览】：0引言使用传统的协同过滤进行推荐,在处理大规模数据时存在效率不高的问题,而聚类算法有着不错的分类效果且操作简单,像k均值聚类这样的聚类算法在处理大数据集的分类时有着较好的性能。所以,聚类算法常被用来和协同过滤组成混合的推荐算法。组合聚类和协同过滤形成的推荐算法
【文章分类号】：TP301.6
【稿件关键词】：遗传算法k均值聚类item-based协同过滤项目推荐
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【稿件标题】：基于遗传算法的聚类与协同过滤组合推荐算法
【作者单位】：广西大学计算机与电子信息学院;
【发表期刊期数】：《计算机技术与发展》2014年01期
【期刊简介】：《计算机技术与发展》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，计算机技术与发展杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN61-1450/TP，国际刊号：ISSN。计算机技术与发展杂志社由陕西省信息产业厅主管、陕西省计算机学会主办，本......更多计算机技术与发展杂志社(http://www.400qikan.com/qk/6081/)投稿信息
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