%0 Journal Article
%A 黄忠义
%A 王鑫
%T 网络资源中基于<em>K</em>-Means聚类的个性化推荐
%D 2014
%R 10.13190/j.jbupt.2014.s1.023
%J 北京邮电大学学报
%P 120-124
%V 37
%N s1
%X <p>为了实现在网络资源中为网络用户提供针对兴趣爱好的推荐项目，提出了一种基于<em>K</em>-means聚类的应用于动态多维社会网络的个性化推荐算法.首先根据用户评分数据对用户进行建模，并根据评分数据集构建多维用户网络，再加入局域世界演化理论形成动态多维网络；然后根据改进的<em>K</em>-means算法对用户聚类；最后根据最近邻居得到目标用户的预测评分作出推荐，从而形成一种应用于动态多维社会网络中的个性化推荐算法.实验表明，相比协同过滤个性化推荐系统，新推荐策略的预测值和真实值之间的误差较小，个性化推荐水平得到了一定程度的提高.</p>
%U https://journal.bupt.edu.cn/CN/10.13190/j.jbupt.2014.s1.023