基于用户聚类的推荐算法研究

摘要

随着21世纪的到来,市场上出现了以淘宝和亚马逊为代表的一些电商平台,这些平台为消费者提供了极大购物便利的同时,也出现了很多因为数据过大而导致的一系列问题,例如数据量过大,导致聚类算法效率低下,不能及时给用户推荐产品,同时数据量过大,导致数据稀疏性问题明显.因此,文章研究了基于用户聚类的服装推荐技术.基于传统协同过滤算法中,由于其本身特性造成的推荐效果实时性不高以及效率低下的问题,引入用户兴趣变化模型,以及评分预测时间模型,提出基于时间和用户兴趣改变的协同过滤推荐算法,对传统过滤算法进行针对性的修改.