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成果类型:
期刊论文
作者:
刘飞飞
作者机构:
[刘飞飞] 中南林业科技大学图书馆
语种:
中文
关键词:
数字图书馆;推荐系统;粒子群优化;双聚类
关键词(英文):
recommendation system;particle swarm optimization;biclustering
期刊:
情报科学
ISSN:
1007-7634
年:
2012
卷:
30
期:
12
页码:
1820-1823,1829
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
图书馆
摘要:
粒子群优化(PSO)模仿鸟群飞行觅食行为,通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化。信息推荐服务是数字图书馆的一项重要的功能,本文提出应用多目标粒子群优化算法对用户和项之间的相似性同时进行聚类,为用户提供最优的信息推荐服务。在MovieLens数据集的实验结果表明我们的方法能够为用户提供有用的推荐意见,其性能优于其他推荐系统方法。
摘要(英文):
Particle swarm optimization(PSO) imitating birds flocks looking for food finding food,is used to find the best solution through the particle flying and complete the optimal process.Information recommen dation service is an important task of digital library.This article applies multiple objective particle swarm optimization algorithm to cluster simultaneously the Similarity between users and itemsusers,and pro videsthe users with the best information recommendation service.Experimental results in MovieLensdata sets show that our approach can provide...

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