一种基于分众分类的协同过滤推荐算法

摘要

基于内存的协同过滤算法是推荐系统中使用的最成功的技术之一,但它存在着数据稀疏性和可扩展性的问题.分众分类是一种能使用户发现、组织和理解在线事物的强有力的机制.基于这种机制,提出了一种新的协同过滤算法,来解决该算法中的稀疏性和可扩展性的问题.实验表明,该算法在解决这些问题上是有效的.