双重聚类的协同过滤算法在智能家居中的应用
来源：计算机技术与发展杂志2017年第02期北京时间：
作者：胡磊;蔡红霞;俞涛
摘要：针对智能家居系统中用户获取有效信息困难的问题,提出基于用户和环境双重聚类的协同过滤推荐算法.利用K-means算法分别对智能家居系统中的用户和环境进行聚类,找出目标用户和所处家居环境的最近邻居.使用欧氏距离为度量计算目标用户和系统其他用户之间、目标用户所处家居环境和系统其他家居环境之间的综合相似度.从最近邻居之间选出与目标用户最相似的前K个推荐给目标用户,实现对推荐算法的优化.实验结果表明,与传统的协同过滤算法,以及基于用户或环境单一变量的协同过滤算法相比,文中采用的算法推荐精度更高,实时性和可扩展性更好.
关键词：智能家居;K-means;聚类;最近邻居;协同过滤
