基于扩展朴素贝叶斯与谱聚类的混合推荐算法的研究

来源 :贵阳学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:kaless
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日常较为常用的推荐系统为协同过滤,其存在优势的同时也面临着很大的问题,因此需要寻求最优化的方式对其大量的数据进行分析。本文在常用的协同过滤算法之上,提出了一种基于扩展朴素贝叶斯与谱聚类的混合推荐算法,该混合推荐算法的原理是:首先将原本是数据的聚类问题通过谱聚类方法,转化为图的问题,通过此方法找到相近的数据,减小数据处理量;其次,结合扩展朴素贝叶斯算法,建立数据模型来预测数据,降低对时变数据处理的复杂性;最后根据用户对数据的兴趣变化,对模型进行局部调整,减少模型更新的复杂性。
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