用于推荐系统聚类分析的用户兴趣度研究

根据推荐系统对用户（商品）聚类的要求,探讨采用用户（网页）兴趣度进行聚类分析的合理思想。通过用户浏览时间、浏览行为以及网页信息量差异等因素的对比,得出用户对某类商品的兴趣度计算方法。借助阈值的设定,定义了用户感兴趣的商品集、商品的感兴趣用户集和兴趣相似的用户集,得到了基于用户兴趣度的用户聚类的一般过程,具有一定的推广价值和借鉴意义。