协同过滤推荐是目前应用最为广泛的推荐策略之一,但存在数据稀疏和难扩展问题.文中在传统基于用户的协同过滤推荐算法的基础上,引入信任关系计算,利用信任关系的条件传递特性,设计并构建一个集用户声望信任和用户局部信任的混和信任网络,并将用户间评分相似度和网络中用户间信任评价度结合,推荐方法-蔬菜大棚扩管机折弯机滚圆机价格低张家港滚圆机大棚滚圆机多少钱为用户寻找更多基于信任因素和兴趣因素的二维相似近邻.在Epinions数据集 本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动滚圆机采集网络整理 http://www.gunyuanji.com上以平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RSME)等作为实验评价指标,对该方法进行验证实验.结果表明相比传统协同过滤推荐算法,该方法在MAE上提高约6.8%,最优值达到0.7513,t检验的结果也表明该方法能显著提高推荐系统性能. 习率和惩罚率的取值较敏感,其变种惩罚控制竞争学习(RPCCL)算法将所有的竞争单元当成冗余单元进行惩罚也不合理.文中提出一种可区分惩罚控制竞争学习算法(DRPCCL).算法中获胜单元的学习率会在迭代过程中自适应调整.同时该算法使用一种可区分惩罚控制机制来区分竞争单元中的冗余单元和正确单元,给予冗余单元较重惩罚,正确单元轻微惩罚,使得算法能自动确定正确类别数和中心点位置.最后通过实验对比分析证明DRPCCL算法的聚类效果比RPCL算法和RPCCL算法更准确. 推荐方法-蔬菜大棚扩管机折弯机滚圆机价格低张家港滚圆机大棚滚圆机多少钱 本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动滚圆机采集网络整理 http://www.gunyuanji.com