摘要：为了克服传统协同过滤(CF)推荐方法数据稀疏和可扩展性差的不足,该文提出1种基于局部优化降维和聚类的协同过滤算法。采用局部优化的奇异值分解(SVD)降维技术和K-均值(K-means)聚类技术对用户-项目评分矩阵中的相似用户进行聚类并降低维度。利用近似差分矩阵表示评分矩阵的局部结构,实现局部优化。局部优化的SVD降维技术可以利用更少的迭代次数缓解CF中数据稀疏和算法可扩展性差的问题。K-means聚类技术可以缩小邻居集查找范围,提高推荐速度。将该文算法与基于Pearson相关系数的协同过滤算法、基于SVD的协同过滤算法、基于K-means聚类的协同过滤算法相比较。在MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法的平均绝对误差(MAE)较其他算法降低了大约12%,准确性(Precision)提高了7%。

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