基于自適應(yīng)布谷鳥聚類搜索的推薦系統(tǒng)算法的研究

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摘要：推薦系統(tǒng)本質(zhì)是一種信息檢索技術(shù)，能根據(jù)用戶喜好在海量數(shù)據(jù)中檢索出合適數(shù)據(jù)推薦給用戶，傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)一般使用協(xié)同過(guò)濾推薦算法，協(xié)同過(guò)濾推薦算法主要通過(guò)挖掘用戶的歷史行為數(shù)據(jù)進(jìn)行推薦，但傳統(tǒng)推薦算法存在著稀疏矩陣、冷啟動(dòng)、實(shí)時(shí)性等問(wèn)題困擾[1];因此，本文提出一種基于自適應(yīng)布谷鳥聚類搜索的改進(jìn)推薦系統(tǒng)算法，首先對(duì)推薦數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類處理，然后利用布谷鳥算法較強(qiáng)的全局搜索能力，提升推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確度，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，引入自適應(yīng)布谷鳥聚類搜索能對(duì)傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法在推薦精度、召回率等方面指標(biāo)方面有一定提高，計(jì)算效果優(yōu)于傳統(tǒng)推薦算法。（剩余4038字）