Abstract-Personlig rekommendation system kan hjälpa människor att hitta intressanta saker och de används i stor utsträckning vid utvecklingen av elektronisk handel. Många rekommendationssystem använder den samverkande filtreringstekniken, som har visat sig vara en av de mest framgångsrika teknikerna i rekommenderade system under de senaste åren. Med den gradvisa ökningen av kunder och produkter i elektroniska handelssystem, den tidskrävande närmaste granne samarbetande filtrering sökning av målkunden i det totala kundutrymmet resulterade i misslyckandet att säkerställa realtidskravet på recommender system. Samtidigt lider den av sin dåliga kvalitet när antalet poster i användardatabasen ökar. Den största orsaken till den dåliga kvaliteten är att källdatamängden är sparsam. För att lösa problemen med skalbarhet och gleshet i samarbetsfiltreringen föreslog detta dokument en personlig rekommendationsmetod som förenar användarens klusterteknik och objektklusterteknik. Användare är grupperade baserat på användarnas betyg på objekt, och varje användare kluster har ett klustercenter. Baserat på likheten mellan målanvändare och kluster centra, de närmaste grannarna till målanvändaren kan hittas och jämna ut förutsägelsen när det är nödvändigt. Därefter, den föreslagna metoden använder objektet klustra samarbetande filtrering för att producera rekommendationerna. Rekommendationen att ansluta användare kluster och objekt kluster samarbetande filtrering är mer skalbar och mer exakt än den traditionella.
Referens Ref föreslog en personlig rekommendation strategi ansluter användaren klusterteknik och objekt klusterteknik för att lösa problemen med skalbarhet och gleshet i samarbetsfiltrering.
A Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on User Clustering and Item Clustering
{'venue': 'JSW', 'journal': 'JSW', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}