黄裕洋
- 作品数：3 被引量：22H指数：2
- 供职机构：东南大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 一种综合用户和项目因素的协同过滤推荐算法被引量：20
- 2010年
- 针对用户评分数据极端稀疏情况下传统协同过滤推荐算法的不足,提出了一种综合用户和项目因素的最近邻协同过滤推荐(HCFR)算法.该算法首先以一种改进的相似性度量方法(ISIM)为基础,根据当前评分数据的稀疏情况,动态调节相似度的计算值,真实地反映彼此之间的相似性.然后,在产生推荐时综合考虑用户和项目的影响因素,分别计算目标用户和目标项目的最近邻集合.最后,根据评分数据的稀疏情况,自适应地调节目标用户和目标项目的最近邻对最终推荐结果的影响权重,并给出推荐结果.实验结果表明,与传统的只基于用户或基于项目的推荐算法相比,HCFR算法在用户评分数据极端稀疏情况下仍能显著地提高推荐系统的推荐质量.
- 黄裕洋金远平
- 关键词：协同过滤推荐数据稀疏评分预测
- 基于聚类技术的协同过滤推荐系统研究
- 随着互联网的普及与电子商务的快速发展，用户在选择商品时面临越来越严重的信息超载问题，协同过滤推荐系统应运而生．它依据其他用户对信息做出的评价来向用户提供商品推荐，帮助用户找到所需商品，从而顺利完成购买过程。
作为至...
- 黄裕洋
- 关键词：网络购物聚类技术
- 一种基于余弦因子改进的混合聚类算法被引量：2
- 2010年
- 为了解决传统的K-means聚类算法全局优化性差,容易陷入局部最优的问题,用具有全局自适应优化特点的遗传算法与K-means算法结合来改善聚类效果.在此基础上提出了基于余弦因子改进的混合聚类算法(SGKM),在交叉和变异操作时用基因余弦因子(GCOS)进行个体控制,确保差的个体不会被引入下一代,并采用交叉和变异概率的自适应控制,结合了K-means算法的高效局部搜索和遗传算法的全局优化能力.实验结果表明,与其他基于K-means算法改进的聚类算法相比,SGKM算法能获得更小的簇内距和更大的簇间距,且数据对象的分类准确率有一定的提高.应用SGKM算法进行聚类不易受到不良个体的干扰,可以有效地改善聚类效果.
- 黄裕洋金远平
- 关键词：混合聚类遗传算法K-MEANS算法
