本文關(guān)鍵詞：基于PCA降維的協(xié)同過濾推薦算法

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【摘要】：在信息過載的時(shí)代,推薦系統(tǒng)通過分析用戶的歷史行為,為用戶興趣建模,主動(dòng)給用戶推薦能夠滿足他們興趣和需求的信息,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于電子商務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域。但是在推薦系統(tǒng)中,用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)極端稀疏,矩陣的稀疏性導(dǎo)致推薦算法在相似性計(jì)算時(shí)存在較大誤差,進(jìn)而導(dǎo)致最近鄰居選擇的不準(zhǔn)確,從而影響推薦質(zhì)量。針對(duì)上面存在的問題,文中通過對(duì)評(píng)分矩陣采用PCA降維的方法,降低了評(píng)分矩陣的稀疏性,保留了最能代表用戶興趣的維數(shù),使得相似性計(jì)算更加準(zhǔn)確,保證了最近鄰居選擇的準(zhǔn)確性,從而提高了推薦質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在公開數(shù)據(jù)集上與傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法相比較,文中提出的算法具有較高的準(zhǔn)確度和覆蓋度。
【作者單位】： 陜西師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 主成分分析 降維 協(xié)同過濾 推薦算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41271387) 陜西師范大學(xué)院士創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(999521) 西安市科技計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(SF1228-3)
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 1概述其次根據(jù)相似度建立起近鄰關(guān)系[3],然后在近鄰關(guān)系隨著人類進(jìn)入到信息化時(shí)代,信息呈現(xiàn)出快速、爆中,選擇與目標(biāo)距離最近的用戶對(duì)項(xiàng)目的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)來炸式增長,信息出現(xiàn)過載。推薦系統(tǒng)[1]通過對(duì)用戶的預(yù)測目標(biāo)用戶對(duì)特定項(xiàng)目的評(píng)分;最后針對(duì)目標(biāo)用戶歷史記錄的分析,為用戶建

【相似文獻(xiàn)】

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6 梁莘q，

本文編號(hào)：1093797