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)同過濾推薦算法，協(xié)同過濾推薦算法主要通過挖掘用戶的歷史行為數(shù)據(jù)進行推薦，但傳統(tǒng)推薦算法存在著稀疏矩陣、冷啟動、實時性等問題困擾[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推薦系統(tǒng)算法，首先對推薦數(shù)據(jù)進行聚類處理，然后利用布谷鳥算法較強的全局搜索能力，提升推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確度，實驗結(jié)果表明，引入自適應(yīng)布谷鳥聚類搜索能對傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法在推薦精度、召回率等方面指標(biāo)方面有一定提高，計算效果優(yōu)于傳統(tǒng)推薦算法。（剩余4038字）