论文研究一种结合有效降维和Kmeans聚类的协同过滤推荐模型.pdf

为了克服“维灾”所带来的问题，提出一种基于主成分分析的维数约简方法，并在转换后的低维向量空间上进行K-means聚类算法，以减少目标用户的最近邻搜索范围，代替在超高维空间上逐一寻找最近邻的过程。实验结果证明了新算法的有效性，特别在目标用户的历史评价信息较少的情况下，也能有较好的预测精度。