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基于矩阵分解与用户近邻模型的协同过滤推荐算法
被引量：
52
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作者
杨阳
向阳
熊磊
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第2期395-398,共4页
针对个性化推荐系统中协同过滤算法面对的矩阵稀疏和新使用者问题,提出基于矩阵分解与用户近邻模型的推荐算法。通过对用户档案信息构建近邻模型以保证新使用者预测的准确性;同时考虑到数据量大和矩阵稀疏会引起时间和空间复杂度过高等...
针对个性化推荐系统中协同过滤算法面对的矩阵稀疏和新使用者问题,提出基于矩阵分解与用户近邻模型的推荐算法。通过对用户档案信息构建近邻模型以保证新使用者预测的准确性;同时考虑到数据量大和矩阵稀疏会引起时间和空间复杂度过高等问题,引入奇异值矩阵分解的方式,从而减小矩阵稀疏和数据量大的影响,提高推荐系统的准确性。实验结果表明,该算法能有效解决大数据量的矩阵稀疏问题以及新使用者问题。
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关键词
协同过滤
矩阵分解
用户近邻模型
电子商务
推荐算法
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题名
基于矩阵分解与用户近邻模型的协同过滤推荐算法
被引量：
52
1
作者
杨阳
向阳
熊磊
机构
同济大学电子与信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第2期395-398,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61103069
71171148
+1 种基金
70771077)
上海市信息化发展专项资金项目(200901015)
文摘
针对个性化推荐系统中协同过滤算法面对的矩阵稀疏和新使用者问题,提出基于矩阵分解与用户近邻模型的推荐算法。通过对用户档案信息构建近邻模型以保证新使用者预测的准确性;同时考虑到数据量大和矩阵稀疏会引起时间和空间复杂度过高等问题,引入奇异值矩阵分解的方式,从而减小矩阵稀疏和数据量大的影响,提高推荐系统的准确性。实验结果表明,该算法能有效解决大数据量的矩阵稀疏问题以及新使用者问题。
关键词
协同过滤
矩阵分解
用户近邻模型
电子商务
推荐算法
Keywords
collaborative filtering
matrix factorization
user nearest neighbor model
E-commerce
recommendationalgorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于矩阵分解与用户近邻模型的协同过滤推荐算法
杨阳
向阳
熊磊
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012
52
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