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基于局部优化奇异值分解和K-means聚类的协同过滤算法
被引量：
15
1
作者
尹芳
宋垚
李骜
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期720-726,共7页
为了克服传统协同过滤(CF)推荐方法数据稀疏和可扩展性差的不足,该文提出1种基于局部优化降维和聚类的协同过滤算法。采用局部优化的奇异值分解(SVD)降维技术和K-均值(K-means)聚类技术对用户-项目评分矩阵中的相似用户进行聚类并降低...
为了克服传统协同过滤(CF)推荐方法数据稀疏和可扩展性差的不足,该文提出1种基于局部优化降维和聚类的协同过滤算法。采用局部优化的奇异值分解(SVD)降维技术和K-均值(K-means)聚类技术对用户-项目评分矩阵中的相似用户进行聚类并降低维度。利用近似差分矩阵表示评分矩阵的局部结构,实现局部优化。局部优化的SVD降维技术可以利用更少的迭代次数缓解CF中数据稀疏和算法可扩展性差的问题。K-means聚类技术可以缩小邻居集查找范围,提高推荐速度。将该文算法与基于Pearson相关系数的协同过滤算法、基于SVD的协同过滤算法、基于K-means聚类的协同过滤算法相比较。在MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法的平均绝对误差(MAE)较其他算法降低了大约12%,准确性(Precision)提高了7%。
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关键词
局部优化
奇异值分解
K-均值聚类
协同过滤
近似差分矩阵
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职称材料
题名
基于局部优化奇异值分解和K-means聚类的协同过滤算法
被引量：
15
1
作者
尹芳
宋垚
李骜
机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期720-726,共7页
基金
黑龙江省青年创新人才项目(UNPYSCT-2018203)
“理工英才"计划项目(LGYC2018JQ013)
黑龙江省自然科学基金(YQ2019F011)
文摘
为了克服传统协同过滤(CF)推荐方法数据稀疏和可扩展性差的不足,该文提出1种基于局部优化降维和聚类的协同过滤算法。采用局部优化的奇异值分解(SVD)降维技术和K-均值(K-means)聚类技术对用户-项目评分矩阵中的相似用户进行聚类并降低维度。利用近似差分矩阵表示评分矩阵的局部结构,实现局部优化。局部优化的SVD降维技术可以利用更少的迭代次数缓解CF中数据稀疏和算法可扩展性差的问题。K-means聚类技术可以缩小邻居集查找范围,提高推荐速度。将该文算法与基于Pearson相关系数的协同过滤算法、基于SVD的协同过滤算法、基于K-means聚类的协同过滤算法相比较。在MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法的平均绝对误差(MAE)较其他算法降低了大约12%,准确性(Precision)提高了7%。
关键词
局部优化
奇异值分解
K-均值聚类
协同过滤
近似差分矩阵
Keywords
local optimization
singular value decomposition
K-means clustering
collaborative filtering
approximate difference matrix
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部优化奇异值分解和K-means聚类的协同过滤算法
尹芳
宋垚
李骜
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
15
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