217 / 1971-01-01 00:00:00
User And Item Clustering Based Collaborative Filtering Algorithm
collaborative filtering,recommendation algorithm,E-commerce,clustering
终稿
韩英付 / 华东师范大学
江红 / 华东师范大学
Recommendation system is one of the most important technologies in E-commerce. Collaborative filtering is the most widely used and the most successful recommendation technology[1]. This paper first introduces the traditional collaborative filtering recommendation algorithm. And then, a new collaborative filtering algorithm using clustering and weighted algorithm is introduced. Using clustering can dramatically reduce the time spent calculating the similarity between two users or two items. Using weighted algorithm can improve the recommendation by changing the weighted value.
重要日期
  • 会议日期

    01月22日

    2015

    02月23日

    2015

  • 12月20日 2014

    初稿截稿日期

  • 12月20日 2014

    提前注册日期

  • 12月31日 2014

    终稿截稿日期

  • 02月23日 2015

    注册截止日期

  • 04月20日 2015

    摘要截稿日期

联系方式
移动端
在手机上打开
小程序
打开微信小程序
客服
扫码或点此咨询