【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种协同过滤处理器，包括采用改进的K-means算法对用户聚类、选出与目标用户属性相近的用户组成的簇、得到目标用户的最近邻居集合和产生推荐集四个步骤。本专利技术的主要思想是通过聚类将特征相同的用户聚为一类降低矩阵的维度，减少空间复杂度，然后通过矩阵分解对稀疏矩阵进行填补，对填补的矩阵再进行协同过滤。【专利说明】一种协同过滤处理器
本专利技术涉及推荐
，更具体的讲是一种基于k-means聚类的协同过滤算法处理器，主要思想是通过聚类将特征相同的用户聚为一类降低矩阵的维度，减少空间复杂度，然后通过矩阵分解对稀疏矩阵进行填补，对填补的矩阵再进行协同过滤。
技术介绍
随着互联网的普及和计算机技术的迅速发展，信息量爆炸性的增长，个性化的推荐系统成为继搜索引擎以后，一个越来越受关注的研究领域。随着学者们的研究，越来越多的推荐算法被提出，其中包括:基于内容的推荐，协同过滤推荐算法以及组合推荐算法。协同过滤作为当前应用最成功的推荐技术，在很多领域中得到了实际的应用，但其仍存在许多问题需要解决。推荐系统中普遍存在数据稀疏性、冷启动和可扩展性等问题。基于邻域的算法是协同过滤算法中最基本的算法，该算法分为两大类，一类是基于用户的协同过滤算法，另一类是基于项目的协同过滤算法。基于邻域的算法的缺点是:当该矩阵非常稀疏时，算法很难为目标用户找到相似用户，从而使推荐质量受到很大的限制。如果在计算之前根据相似性对用户进行聚类，准确的选取邻用户，就可以减小计算量的同时，提供较为准确的推荐结果。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术公开了一种协...
【技术保护点】
一种协同过滤处理器，包括采用改进的K‑means算法对用户聚类、选出与目标用户属性相近的用户组成的簇、得到目标用户的最近邻居集合和产生推荐集四个步骤。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：牛晓芳，
申请(专利权)人：天津思博科科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。