MHS-AIM-RT融合谱聚类优化推荐算法

"融合MHS与AIM-RT的谱聚类优化推荐算法是针对传统协同过滤推荐算法存在的问题，如时序性不足、数据稀疏和计算复杂度高，提出的一种新的推荐方法。该算法结合了最小哈希签名（MHS）、时序模型预测（AIM-RT）和谱聚类技术，旨在提升推荐系统的性能。首先，通过MHS和Levenshtein距离计算用户间的相似性；接着，应用AIM-RT预测算法利用时序模型来补充和完整相似用户评分矩阵；最后，通过谱聚类优化相似用户集合，寻找最佳的相似用户组合进行推荐。实验结果表明，该推荐算法在计算效率、评分预测准确性和处理缺失数据方面都有显著提升。" 本文详细介绍了融合最小哈希签名(Minimal Hashing Signature, MHS)与时序模型预测(Auto-regressive Interval Model with Random Terms, AIM-RT)的谱聚类优化推荐算法，旨在解决协同过滤推荐算法在实际应用中的局限性。传统协同过滤方法忽视了时间序列因素，导致推荐结果可能不准确，尤其在大规模用户数据集上，由于数据稀疏和计算复杂度高，寻找相似用户变得困难。 MHS是一种用于快速计算对象相似性的技术，它将大型数据集映射到较小的哈希表中，以减少计算相似性的成本。在此推荐系统中，MHS与Levenshtein距离相结合，用于度量用户对项目的评分矩阵中的用户之间的相似度。Levenshtein距离是一种衡量两个字符串差异的指标，用于评估用户评分模式的相似性。 随后，AIM-RT被用来预测评分并填充相似用户的稀疏矩阵。时序模型可以捕捉到用户行为随时间变化的模式，通过权重拟合预测未来评分，有效地弥补数据缺失。 最后，谱聚类方法被引入来优化相似用户集合。谱聚类是基于图论的一种聚类技术，能够发现数据的潜在结构，帮助找出最接近的相似用户群组。通过这种方式，算法能更好地识别具有类似偏好的用户，从而提供更精确的个性化推荐。 实验结果显示，这种融合算法在计算复杂度、评分预测精度和数据缺失处理方面均有改进，表明该算法在推荐系统领域的应用潜力。该研究由长春理工大学计算机科学技术学院的研究团队完成，他们在数据挖掘和大数据分析领域有着深入的研究背景。 融合MHS与AIM-RT的谱聚类优化推荐算法通过整合多种技术，克服了传统推荐算法的不足，提高了推荐的准确性和效率，对于推荐系统的设计和优化提供了有价值的参考。