%0 Journal Article
%T 推荐系统中典型用户群组的发现和应用*
%A 谭昶
%A 刘淇
%A 吴乐
%A 马海平
%A 龙柏
%J 模式识别与人工智能
%P 462-471
%D 2015
%R 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201505010
%X 推荐系统是解决用户的个性化信息需求的一种有效工具.但随着推荐系统用户规模的扩大，需要合理地从海量用户中筛选出用户子集，并进行持续和深入的分析以改进推荐系统.因此，文中首先提出典型用户群组的概念，以期发现推荐系统中的典型用户子集，从而可正确地反映全体用户的兴趣偏好.随后提出一种典型用户群组的发现算法，通过比较候选新增典型用户对典型用户群组的贡献度，逐一扩大典型用户群组规模，最终达到较高的推荐项目覆盖率和评分准确度.最后在典型用户群组中寻找用户的最近邻，实现一种改进的协同过滤推荐算法.通过在真实数据集上的实验结果表明，与其他用户群组发现算法以及经典推荐算法相比，验证典型用户群组不仅具有较好的代表性，也能够获得更好的推荐效果.
%K 推荐系统
%K 典型用户
%K 覆盖率
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10373.shtml