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基于局部主成分分析的协同过滤推荐模型
被引量：
5
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作者
郁雪
李敏强
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第14期37-39,共3页
根据传统协同过滤算法中用户数据的高维稀疏特点,提出一种基于局部主成分分析协同过滤推荐模型,采用基于语义分类和主成分分析的二阶段降维技术,分别对各类主题页面进行局部降维处理,以保留对某类主题真正感兴趣的用户群,加速最近邻的...
根据传统协同过滤算法中用户数据的高维稀疏特点,提出一种基于局部主成分分析协同过滤推荐模型,采用基于语义分类和主成分分析的二阶段降维技术,分别对各类主题页面进行局部降维处理,以保留对某类主题真正感兴趣的用户群,加速最近邻的搜索过程。通过对真实Web日志数据的测试,证明该模型具有较高的预测精度。
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关键词
推荐系统
协同过滤算法
维数约简
局部主成分分析
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题名
基于局部主成分分析的协同过滤推荐模型
被引量：
5
1
作者
郁雪
李敏强
机构
天津大学管理与经济学部信息管理与信息系统系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第14期37-39,共3页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20020056047)
文摘
根据传统协同过滤算法中用户数据的高维稀疏特点,提出一种基于局部主成分分析协同过滤推荐模型,采用基于语义分类和主成分分析的二阶段降维技术,分别对各类主题页面进行局部降维处理,以保留对某类主题真正感兴趣的用户群,加速最近邻的搜索过程。通过对真实Web日志数据的测试,证明该模型具有较高的预测精度。
关键词
推荐系统
协同过滤算法
维数约简
局部主成分分析
Keywords
recommendation system
collaborative filtering algorithm
dimensionality reduction
Local Principle Component Analysis（LPCA）
分类号
N945 [自然科学总论—系统科学]
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作者
出处
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1
基于局部主成分分析的协同过滤推荐模型
郁雪
李敏强
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010
5
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