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一种基于稀疏分段的协同过滤推荐算法
被引量:
8
1
作者
贺怀清
计瑜
+1 位作者
惠康华
刘浩翰
《现代电子技术》
北大核心
2019年第9期90-94,共5页
针对数据强稀疏性严重制约协同过滤算法推荐准确性的问题,提出基于稀疏分段的改进方法。首先利用基于迭代预测的支持向量回归在解决小样本高维数据中的优势,对稀疏的U-I矩阵中相对弱稀疏的密集数据部分预测缺失评分,然后使用基于项目的...
针对数据强稀疏性严重制约协同过滤算法推荐准确性的问题,提出基于稀疏分段的改进方法。首先利用基于迭代预测的支持向量回归在解决小样本高维数据中的优势,对稀疏的U-I矩阵中相对弱稀疏的密集数据部分预测缺失评分,然后使用基于项目的插补协同过滤方法预测剩余数据的缺失评分。在多个公开数据集中的实验表明,该方法适用于强稀疏数据集的推荐,与基于项目协同过滤比较可取得较好的预测结果。
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关键词
稀疏分段
支持向量回归
基于项目的推荐
协同过滤
数据
稀疏
性
小样本
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题名
一种基于稀疏分段的协同过滤推荐算法
被引量:
8
1
作者
贺怀清
计瑜
惠康华
刘浩翰
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第9期90-94,共5页
基金
天津市应用基础与前沿技术研究计划重点项目(14JCZDJC32500):面向天津空铁联运模式的服务推荐关键技术研究~~
文摘
针对数据强稀疏性严重制约协同过滤算法推荐准确性的问题,提出基于稀疏分段的改进方法。首先利用基于迭代预测的支持向量回归在解决小样本高维数据中的优势,对稀疏的U-I矩阵中相对弱稀疏的密集数据部分预测缺失评分,然后使用基于项目的插补协同过滤方法预测剩余数据的缺失评分。在多个公开数据集中的实验表明,该方法适用于强稀疏数据集的推荐,与基于项目协同过滤比较可取得较好的预测结果。
关键词
稀疏分段
支持向量回归
基于项目的推荐
协同过滤
数据
稀疏
性
小样本
Keywords
sparseness segmentation
support vector regression
item-based recommendation
collaborative filtering
data sparsity
small sample
分类号
TN911.1-34 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于稀疏分段的协同过滤推荐算法
贺怀清
计瑜
惠康华
刘浩翰
《现代电子技术》
北大核心
2019
8
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