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一种协同过滤方法及其在信息推荐系统中的实现
引用本文:姜丽红,徐博艺,张海燕.一种协同过滤方法及其在信息推荐系统中的实现[J].情报学报,2005,24(6):669-673.
作者姓名:姜丽红  徐博艺  张海燕
作者单位:1. 上海交通大学计算机系,上海,200030
2. 上海交通大学管理学院,上海,200233
3. 宁夏大学数学计算机学院,银川,750021
基金项目:国家自然科学基金资助项目(编号:70471024)
摘    要:本文提出了一种基于模糊聚类技术的协同过滤方法,应用模糊聚类技术从项目的属性特征上对项目进行聚类,用隶属度的值来表示项目属于每个模糊簇的程度,由用户-项评分矩阵和模糊簇的隶属度值,构造用户-模糊簇的偏好矩阵,进而利用用户-模糊簇偏好矩阵获得用户相似群体,为用户实现基于协同过滤的文档推荐。最后,利用过滤技术实现了一个科技文献推荐系统,对多种推荐策略进行了验证。

关 键 词:协同信息过滤  模糊聚类  信息推荐系统  隶属度
修稿时间:2005年1月4日

A Collaborative Information Filtering Method and Its Application in Information Recommending System
Jiang Lihong,Xu Boyi,Zhang Haiyan.A Collaborative Information Filtering Method and Its Application in Information Recommending System[J].Journal of the China Society for Scientific andTechnical Information,2005,24(6):669-673.
Authors:Jiang Lihong  Xu Boyi  Zhang Haiyan
Abstract:In this paper the research of information filtering is firstly reviewed.A fuzzy-cluster-based collaboration filtering algorithm is proposed.In the algorithm the fuzzy-clustering method is applied to cluster the items characters.The grade of membership is used to describe which group the item belongs to.The User-Cluster profile matrix is composed of the User-Item profile matrix and the grade of membership.The documents recommending are made based on the User-Cluster profile matrix.Finally one science document recommending system is designed using filtering methods.In the system multi-filtering methods are used and tested.
Keywords:collaborative information filtering  fuzzy clustering  information recommending system  grade of membership  
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