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First Author : 朱婷

Date of Publication : 2018-01-01

Journal : 浙江师范大学学报(自然科学版)

Affiliation of Author(s) : 数理与信息工程学院

Document Type : 期刊

Volume : 第41卷

Issue : 第1期

Page Number : 56-63

ISSN : 1001-5051

Key Words : Hash学习；主成分分析；推荐系统；协同过滤；k-means聚类；Manhattan距离

Abstract : 针对电子商务数据量大、用户寻找有用信息困难的现状,提出了基于Hash的Top-N推荐方法.通过两步骤Hash策略,并利用主成分分析(PCA)法,将数据降维后再通过k-means聚类量化;然后运用协同过滤,以二进制码对应实值的Manhattan距离度量用户相似性;最后计算推荐项的预测评分,将推荐列表中的前N项作为最终的推荐项目呈现给用户.结果表明:命中率(HR)与平均命中等级倒数(ARHR)的结果较好,该方法能够有效地进行个性化推荐.

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