基于聚类的协同过滤电子商务个性推荐系统的研究

根据目前电子商务网站中商品个性化推荐的现状,重点分析了比较常用的一种推荐方法——协同过滤推荐方法,发现了目前协同过滤算法在应用中所面临的挑战和问题,主要包括:推荐质量低、推荐效率低、数据稀疏性、冷启动等问题。针对这些问题本文提出了一种基于用户兴趣度的聚类分析协同过滤算法,有效的解决了目前算法中存在的数据稀疏性等问题,通过实验数据的分析对比,证明了算法的合理性和有效性。