一种实用快速非负矩阵分解算法 被引量：6

1

作者 程明松 刘勺连 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期151-156,共6页

提出了一种基于快速非负矩阵分解算法的实用新算法.该实用快速非负矩阵分解算法扩展了快速非负矩阵分解算法的约束条件,并且保持了较高的收敛速度,更具一般性和实用性.然后对该新算法进行了一些稀疏非负矩阵分解的扩展应用.数值实验显... 提出了一种基于快速非负矩阵分解算法的实用新算法.该实用快速非负矩阵分解算法扩展了快速非负矩阵分解算法的约束条件,并且保持了较高的收敛速度,更具一般性和实用性.然后对该新算法进行了一些稀疏非负矩阵分解的扩展应用.数值实验显示该实用快速非负矩阵分解算法和快速非负矩阵分解算法具有相近的收敛速度,与其他经典非负矩阵分解算法相比其收敛速度有明显的提高,同时对添加稀疏性约束条件的实验也有很好的效果. 展开更多

关键词 非负矩阵分解 快速非负矩阵分解算法 实用快速非负矩阵分解算法 稀疏非负矩阵分解

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带有弹性约束的余弦非负矩阵分解算法

2

作者 王雨欣 张国华 《湖南理工学院学报(自然科学版)》 2025年第1期1-6,共6页

基于非负矩阵分解、弹性网络回归模型以及余弦相似度,提出一种带弹性约束的余弦非负矩阵算法,并给出该算法的迭代法则与收敛性证明,最后通过数值实验对比验证该算法的有效性.

关键词 非负矩阵分解 弹性网络 余弦相似度 算法

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一种基于L_1稀疏正则化和非负矩阵分解的盲源信号分离新算法 被引量：7

3

作者 殷海青 刘红卫 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期835-841,共7页

针对线性混合模型下的盲源分离这一反问题,提出了一种结合迭代正则化和非负矩阵分解的交替最小化算法.首先把该问题转化为有界约束的二次规划,然后采用了一种自适应BB(Barzilai-Borwein)步长的投影梯度算法来求解.该方法不仅可减少存储... 针对线性混合模型下的盲源分离这一反问题,提出了一种结合迭代正则化和非负矩阵分解的交替最小化算法.首先把该问题转化为有界约束的二次规划,然后采用了一种自适应BB(Barzilai-Borwein)步长的投影梯度算法来求解.该方法不仅可减少存储量,提高算法速度,而且还很好地刻画了信号的稀疏性和独立性.理论分析和数值试验都验证了该方法的有效性,对混合的二维图像能提高分离的信干比. 展开更多

关键词 盲源信号分离 反问题 非负矩阵分解 投影梯度算法 信干比

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二维卷积非负矩阵分解的初值确定混合算法

4

作者 付强 景博 +3 位作者 何鹏举 王赟 司书浩 刘刚易 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期125-130,共6页

为解决二维卷积非负矩阵分解算法存在初值敏感,且传统随机初始化确定的初始值容易使算法收敛到结果相对不好的局部最优值的问题,通过结合K均值聚类、奇异值分解和主成分分析方法,提出了一种适用于二维卷积非负矩阵分解初始值确定的混合... 为解决二维卷积非负矩阵分解算法存在初值敏感,且传统随机初始化确定的初始值容易使算法收敛到结果相对不好的局部最优值的问题,通过结合K均值聚类、奇异值分解和主成分分析方法,提出了一种适用于二维卷积非负矩阵分解初始值确定的混合算法.首先,利用K均值聚类方法得到聚类中心作为系数矩阵(H矩阵)的初始值,避开了传统初始化不确定系数矩阵带来的分解结果不唯一问题;其次,考虑到相比一维卷积非负矩阵分解算法,二维卷积非负矩阵分解算法的基矩阵(W矩阵)个数更多,利用奇异值分解和主成分分析方法交替产生基矩阵的初始值,克服了单个算法产生的初始化误差问题.在相同参数环境下将本文算法和现有初始化算法的分解收敛性能进行对比实验,结果表明本文算法相比其他同类算法具有更好的分解性能并具有更好的收敛性.进一步加入噪声进行实验,在白噪声为-1 dB～10 dB的不同信噪比环境下,本文算法均能快速实现信号的分离,对于噪声数据具有很强的鲁棒性.采用混合算法确定初值,更有利于实现二维卷积非负矩阵分解的实时性和高性能. 展开更多

关键词 二维卷积非负矩阵分解 初值敏感 混合算法 K均值聚类 奇异值分解

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基于非负矩阵分解的药性与功效关联规则研究

5

作者 游聪 钟远明 +1 位作者 胥微 卢敏 《信息技术与信息化》 2024年第11期4-8,共5页

中医药物属性具有多维度和稀疏性特点,为更高效地挖掘药性与功效之间的关联规则,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)与FP-growth算法的组合方法。通过引入信息保留率,使用交叉验证法确定NMF降维的最小维度数,之后对原始稀疏矩阵进行投影... 中医药物属性具有多维度和稀疏性特点,为更高效地挖掘药性与功效之间的关联规则,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)与FP-growth算法的组合方法。通过引入信息保留率,使用交叉验证法确定NMF降维的最小维度数,之后对原始稀疏矩阵进行投影和降维,以减少数据量,并应用多维FP-growth算法进行关联分析,从而获得中药药物属性的多维关联规则。实验结果表明,降维后的多维关联规则能够有效挖掘出治疗冠心病药物的药性与功效之间的多维关联,并且在计算效率上显著优于未降维的方法。 展开更多

关键词 非负矩阵分解 FP-GROWTH算法 多维关联规则 降维 冠心病 药性与功效

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非负矩阵分解耦合环形区域分割的图像哈希认证算法

6

作者 徐庆增 蔡润身 《现代电子技术》 北大核心 2017年第10期146-148,152,共4页

受到图像传输的限制,研究人员还未设计出同时具备较强安全性、鲁棒性,且行之有效的耦合环形区域分割的图像哈希认证算法。因此,提出非负矩阵分解耦合环形区域分割的图像哈希认证算法。所提算法利用高斯平滑滤波电路,除去图像中较为明显... 受到图像传输的限制,研究人员还未设计出同时具备较强安全性、鲁棒性,且行之有效的耦合环形区域分割的图像哈希认证算法。因此,提出非负矩阵分解耦合环形区域分割的图像哈希认证算法。所提算法利用高斯平滑滤波电路,除去图像中较为明显的噪音、调节图像亮度,并通过非负矩阵分解通过构建图像耦合环形区域预处理函数,对滤波后的图像进行耦合环形区域分割,完成图像的预处理。在图像的耦合环形区域进行图像哈希认证前,先对耦合环形区域分割结果进行归一化处理,对非负矩阵分解的分割结果进行归纳,减少算法运算量。算法根据归一化处理结果对图像哈希算法流程进行设计。经实验验证表明,所提算法具备较强的安全性和鲁棒性,对增强图像传输清晰度较为有效。 展开更多

关键词 非负矩阵分解 耦合环形区域分割 图像哈希认证 算法设计

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基于非负矩阵分解的社区检测算法

7

作者 杨楠 李祥 吴婧 《信息技术》 2016年第3期151-155,共5页

为了了解复杂网络的特性,研究了复杂网络中的社区交叠现象,将非负矩阵分解算法用于社区检测问题。而传统的用于社区检测SNMF模型是通过离散化参数的取值范围,然后遍历得到参数的最优值,对参数的优化方法不能准确而快速搜索到最优解。利... 为了了解复杂网络的特性,研究了复杂网络中的社区交叠现象,将非负矩阵分解算法用于社区检测问题。而传统的用于社区检测SNMF模型是通过离散化参数的取值范围,然后遍历得到参数的最优值,对参数的优化方法不能准确而快速搜索到最优解。利用遗传算法对参数进行优化,能够准确地找到参数的最优解,从而得到最优的社区划分。并且能够检测出交叠节点和异常节点,该算法也适应于大规模的数据。 展开更多

关键词 复杂网络 社区检测 非负矩阵分解 遗传算法

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非负矩阵因子分解算法在GC/MS数据解析中的应用 被引量：1

8

作者 王光状 高洪涛 张书圣 《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第6期505-508,共4页

根据化学波谱的基本特征对NMF算法进行了改进,应用改进的NMF进行古井贡酒样GC/MS实验数据解析,得到了比较理想的结果。

关键词 非负矩阵因子分解 算法 波谱解析

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求解非负矩阵分解的有效集BB梯度算法

9

作者 张璐 魏潇 《电子科技》 2015年第1期122-126,共5页

非负矩阵分解是在非负限制下的一种将一个高维矩阵分解为两个低维矩阵的分解技术。目前,存在的算法大部分是基于乘性迭代算法和交替最小二乘算法。针对交替最小二乘算法的子问题,文中提出了一种有效集BB梯度法,且该算法是全局收敛的。... 非负矩阵分解是在非负限制下的一种将一个高维矩阵分解为两个低维矩阵的分解技术。目前,存在的算法大部分是基于乘性迭代算法和交替最小二乘算法。针对交替最小二乘算法的子问题,文中提出了一种有效集BB梯度法,且该算法是全局收敛的。实验结果显示,该算法比投影梯度算法更为有效。 展开更多

关键词 非负矩阵分解 交替最小二乘算法 有效集 梯度法

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用于图片特征分解的稀疏多因式非负矩阵分解算法

10

作者 房强 《电子设计工程》 2017年第11期189-193,共5页

非负矩阵分解(NMF)是一种流行的数据分析方法,其目标是使其接近通过所有非负成分产生的两个非负矩阵。文中描述了一种对于多因式非负矩阵分解(mf NMF)问题新的且有效的算法,概括了原始NMF问题的一些因式。此外,将扩展的NMF算法合并为一... 非负矩阵分解(NMF)是一种流行的数据分析方法,其目标是使其接近通过所有非负成分产生的两个非负矩阵。文中描述了一种对于多因式非负矩阵分解(mf NMF)问题新的且有效的算法,概括了原始NMF问题的一些因式。此外,将扩展的NMF算法合并为一个基于Dirichlet分布的正则化准则来激励获得的系数组成的稀疏性。文中的稀疏mf NMF算法提供一个近似且直观的解释,与之前的算法相比,使用修复点迭代的效率更高。最终证明了本算法在人造和真实数据集上的有效性。 展开更多

关键词 图片特征分解 非负矩阵分解 NMF算法

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非负矩阵分解算法综述 被引量：3

11

作者 王宇辰 《数字技术与应用》 2021年第2期112-114,共3页

非负矩阵分解是一种约束矩阵元素非负的矩阵分解技术。非负矩阵分解将高维的数据矩阵分解成为低维的基矩阵和系数矩阵,解决数据压缩与聚类等数据挖掘任务。非负矩阵分解在机器学习、图像处理等领域得到广泛应用,未来仍有较大的发展空间... 非负矩阵分解是一种约束矩阵元素非负的矩阵分解技术。非负矩阵分解将高维的数据矩阵分解成为低维的基矩阵和系数矩阵,解决数据压缩与聚类等数据挖掘任务。非负矩阵分解在机器学习、图像处理等领域得到广泛应用,未来仍有较大的发展空间。本文对非负矩阵分解方法的发展历史、算法和实际应用等方面进行阐述,并分析非负矩阵分解现有的不足,指出进一步研究的方向。 展开更多

关键词 非负矩阵分解 数据挖掘 聚类算法

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非负矩阵分解的自适应单调投影Barzilai-Borwein算法

12

作者 刘丹 黄亚魁 《河北工业大学学报》 CAS 2021年第6期44-50,共7页

提出一种新的自适应单调投影Barzilai-Borwein(BB)算法求解非负矩阵分解(NMF)。算法不使用任何线搜索,并利用自适应BB步长和梯度的利普希茨常数加速算法收敛。在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性。此外,将算法应用于稀疏对称非负矩... 提出一种新的自适应单调投影Barzilai-Borwein(BB)算法求解非负矩阵分解(NMF)。算法不使用任何线搜索,并利用自适应BB步长和梯度的利普希茨常数加速算法收敛。在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性。此外,将算法应用于稀疏对称非负矩阵分解,数值实验表明算法是有效的。 展开更多

关键词 非负矩阵分解 交替最小二乘算法 自适应投影Barzilai-Borwein算法 稀疏对称非负矩阵分解

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改进非负矩阵分解的神经网络人脸识别 被引量：5

13

作者 郑明秋 杨帆 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期213-218,共6页

为了提高人脸识别正确率,提出基于改进非负矩阵分解的神经网络人脸识别算法。首先利用改进的非负矩阵分解对人脸图像进行特征提取,提高非负矩阵分解速度。接着将提取出的特征信息作为神经网络学习入口进行特征训练,由于神经网络在学习... 为了提高人脸识别正确率,提出基于改进非负矩阵分解的神经网络人脸识别算法。首先利用改进的非负矩阵分解对人脸图像进行特征提取,提高非负矩阵分解速度。接着将提取出的特征信息作为神经网络学习入口进行特征训练,由于神经网络在学习过程中,容易出现局部最小值且收敛速度慢等问题,为此采用改进的遗传算法对神经网络进行优化处理,获得最终的人脸识别结果。实验结果表明:利用改进的非负矩阵分解方法能够降低神经网络的分类训练负荷量和运算量,提高人脸识别识别率。通过和各种方法比较可知,本方法的人脸识别率都较高。本方法人脸特征分解速度快,提高了神经网络训练前期精度和收敛速度,使得人脸识别正确率高。当特征向量个数达到40以上时,人脸识别正确率保持95%以上。 展开更多

关键词 机器视觉 人脸识别 非负矩阵分解 遗传算法 神经网络

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L_(1)-L_(1/2)非负矩阵分解及算法

14

作者 刘丹 罗申星 《常熟理工学院学报》 2022年第2期120-124,共5页

稀疏非负矩阵由于方便计算和存储的优点已被广泛关注.为了得到更稀疏的系数矩阵,在非负矩阵分解(NMF)模型上同时引入L_(1)和L_(1/2)正则项,提出一种新的稀疏NMF模型L_(1)-L_(1/2)-NMF,为快速求解L_(1)-L_(1/2)-NMF,提出梯度下降算法.进... 稀疏非负矩阵由于方便计算和存储的优点已被广泛关注.为了得到更稀疏的系数矩阵,在非负矩阵分解(NMF)模型上同时引入L_(1)和L_(1/2)正则项,提出一种新的稀疏NMF模型L_(1)-L_(1/2)-NMF,为快速求解L_(1)-L_(1/2)-NMF,提出梯度下降算法.进一步,基于交替非负最小二乘算法框架,利用KKT条件,提出块坐标下降算法.与梯度下降算法相比,块坐标下降算法得到的系数矩阵更稀疏.针对ORL、CBCL、Yale和Extended Yale 4个图像数据集的实验结果表明,块坐标下降算法和梯度下降算法得到的系数矩阵的稀疏性和相对误差优于其他稀疏NMF算法. 展开更多

关键词 非负矩阵分解 L_(1)-L_(1/2)非负矩阵分解 梯度下降算法 块坐标下降算法

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基于云计算与非负矩阵分解的数据分级聚类 被引量：9

15

作者 赵艳萍 徐胜超 《现代电子技术》 北大核心 2018年第5期56-60,共5页

为了提高传统数据聚类算法在大数据挖掘应用中的性能,借助云计算的相关技术,并结合非负矩阵分解方法设计并实现了一种并行的数据层次聚类算法。该算法采用Map Reduce编程平台,利用Hadoop的HDFS存储大容量的电信运营商数据;描述了Map Red... 为了提高传统数据聚类算法在大数据挖掘应用中的性能,借助云计算的相关技术,并结合非负矩阵分解方法设计并实现了一种并行的数据层次聚类算法。该算法采用Map Reduce编程平台,利用Hadoop的HDFS存储大容量的电信运营商数据;描述了Map Reduce的数据分级聚类并行处理的工作机制与流程;通过Map和Reduce这种主-从编程模式很方便地使数据分级聚类的子任务在Hadoop的PC集群上运行。实验结果表明,该方法比传统用于数据聚类的非负矩阵方法具有更好的运行时间与加速比,能够在可以接受的时间范围内完成电信运营商的大数据处理。 展开更多

关键词 云计算 分级聚类 MAPREDUCE 非负矩阵分解 聚类算法 并行数据

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基于非负矩阵分解的鲁棒哈希函数验证性研究 被引量：1

16

作者 吴荣玉 樊丰 舒建 《电子技术应用》 北大核心 2012年第1期130-132,138,共4页

矩阵分解是实现大规模数据处理与分析的一种有效工具。矩阵的非负矩阵分解NMF(Non-Negative Matrix Factorization)变换是一种正交变换,是在矩阵中所有元素均为非负的条件下对其实现的非负分解。鲁棒哈希技术利用密钥提取多媒体内容的... 矩阵分解是实现大规模数据处理与分析的一种有效工具。矩阵的非负矩阵分解NMF(Non-Negative Matrix Factorization)变换是一种正交变换,是在矩阵中所有元素均为非负的条件下对其实现的非负分解。鲁棒哈希技术利用密钥提取多媒体内容的某些鲁棒特征,通过进一步压缩产生哈希值,通过比较跟随媒体内容传送来的哈希和接收端产生的哈希,实现对媒体内容的真实性认证。 展开更多

关键词 非负矩阵分解 哈希算法 鲁棒性

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非负矩阵分解在地震作用下结构随机响应分析中的应用 被引量：2

17

作者 徐梓栋 王浩 梁瑞军 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期188-192,共5页

地震动作为一类典型的非平稳随机过程可由演变谱刻画其能量的时-频分布。然而,演变谱的时-频耦合特性却限制了经典谱表示法的模拟效率。为提高非平稳地震动模拟效率,简化非平稳地震作用下结构随机响应分析,提出了基于非负矩阵分解(nonne... 地震动作为一类典型的非平稳随机过程可由演变谱刻画其能量的时-频分布。然而,演变谱的时-频耦合特性却限制了经典谱表示法的模拟效率。为提高非平稳地震动模拟效率,简化非平稳地震作用下结构随机响应分析,提出了基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)的地震动演变谱解耦方案,使结构在非平稳地震作用下的响应计算简化为各项均匀调制激励下的结构随机响应叠加。分析结果表明,基于非负矩阵分解的地震动演变谱解耦具有良好的精度,快速傅里叶变换技术的引入提高了经典谱表示法的模拟效率,模拟样本自相关函数与目标值吻合良好,非平稳地震作用下结构随机响应频域分析得到简化。 展开更多

关键词 演变功率谱 非负矩阵分解(NMF) 快速傅里叶变换 地震动模拟 随机响应分析

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重加权稀疏非负矩阵分解的高光谱解混 被引量：6

18

作者 贾麒 廖守亿(指导) +1 位作者 张作宇 杨薪洁 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第S02期283-299,共17页

近年来基于非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)的高光谱图像解混方法引起了大家的广泛关注。但是由于NMF问题的非凸性,该方法并不能保证解的唯一性,容易陷入局部极小。为了缩小NMF问题的解空间,提高解混精度,提出了一... 近年来基于非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)的高光谱图像解混方法引起了大家的广泛关注。但是由于NMF问题的非凸性,该方法并不能保证解的唯一性,容易陷入局部极小。为了缩小NMF问题的解空间,提高解混精度,提出了一种新的丰度重加权稀疏NMF(ARSNMF)的解混方法。首先,考虑到丰度矩阵的稀疏性,稀疏约束被添加到NMF模型中。接着,考虑到问题计算复杂、不易于优化,将其转化为重加权稀疏约束的形式,既实现了的稀疏效果,又解决了范数难以求解的问题。为提高算法收敛速度,采用交替方向乘子算法(ADMM)对模型进行优化,将目标函数拆分成几个子问题进行独立求解。基于仿真数据和真实数据的仿真实验验证了该解混算法的有效性。 展开更多

关键词 高光谱图像解混 非负矩阵分解(NMF) 稀疏约束 重加权 交替方向乘子算法(ADMM)

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基于遗传非负矩阵分解的任务自动分配研究 被引量：1

19

作者 毛鹏 章鸣雷 胡传杉 《上海管理科学》 2017年第5期98-103,共6页

随着众包模式的大量应用,众包平台上的任务出现了爆炸性增长,导致用户很难在大量的任务中找到适合自己的任务。近年来,国内外研究人员提出利用矩阵分解等算法来进行任务自动分配,其中非负矩阵分解由于可解释性好,能够缓解冷启动问题,准... 随着众包模式的大量应用,众包平台上的任务出现了爆炸性增长,导致用户很难在大量的任务中找到适合自己的任务。近年来,国内外研究人员提出利用矩阵分解等算法来进行任务自动分配,其中非负矩阵分解由于可解释性好,能够缓解冷启动问题,准确度较高等优点受到了广泛关注。然而,非负矩阵分解算法的目标函数通常是不可微不连续的,且梯度搜索方法容易陷入局部最优。基于此,提出一种基于遗传算法的非负矩阵分解算法来实现众包平台任务的自动分配,利用遗传算法的全局最优性来提高算法的准确度。实验结果表明本算法在低维空间比经典的PMF算法,随机初始化的NMF算法和TaskRec算法具有更好的准确度。 展开更多

关键词 遗传算法 非负矩阵分解 众包 任务分配

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基于BOA及二部图的智能推荐算法

20

作者 汪婧 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第2期23-26,共4页

在数据信息化时代,互联网数据过载导致用户难以快速获取所需信息,智能推荐算法因此被广泛应用。但是传统过滤算法在智能推荐方面存在局限,因此研究提出了一种基于加权二部图和蝴蝶优化算法的智能推荐算法。该算法通过引入非负矩阵分解,... 在数据信息化时代,互联网数据过载导致用户难以快速获取所需信息,智能推荐算法因此被广泛应用。但是传统过滤算法在智能推荐方面存在局限,因此研究提出了一种基于加权二部图和蝴蝶优化算法的智能推荐算法。该算法通过引入非负矩阵分解,构建用户-标签权重矩阵,并利用基于艾特肯的蝴蝶优化算法改进K-means聚类算法的初始中心点。结果显示。从实验结果来看,与传统协同过滤算法CF和加权二部图推荐算法WBG进行对比,通过降维,混合推荐算法的能在较少的邻居数目下达到较高的准确率;通过缺失值填充,缓解了数据稀疏和冷启动问题;通过加入特征权重,推荐结果混合推荐算法均保持了较高的准确率和可解释性,提升了推荐系统性能。 展开更多

关键词 智能推荐算法 蝴蝶优化算法 加权二部图 非负矩阵分解 协同过滤算法

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