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基于局部全局相似度的SVD的协同过滤算法
被引量：
6
1
作者
牛常勇
刘国枢
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第9期2497-2501,共5页
针对目前协同过滤普存的稀疏和冷启动问题,提出基于局部全局相似度的奇异值分解的协同过滤算法。基于局部和全局相似度对原始"用户-条目"打分矩阵进行预处理,利用奇异值分解的方法处理该预测矩阵,用预测的结果获得活跃用户的...
针对目前协同过滤普存的稀疏和冷启动问题,提出基于局部全局相似度的奇异值分解的协同过滤算法。基于局部和全局相似度对原始"用户-条目"打分矩阵进行预处理,利用奇异值分解的方法处理该预测矩阵,用预测的结果获得活跃用户的邻居,采用基于邻居的Pearson相关系数得到最终提供给用户的预测值。在公共数据集MovieLens100K上的实验结果表明,该算法能提高推荐精准度,一定程度上缓解稀疏和冷启动问题。
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关键词
协同过滤
推荐系统
局部和全局相似度
奇异值分解
皮尔逊相关系数
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职称材料
题名
基于局部全局相似度的SVD的协同过滤算法
被引量：
6
1
作者
牛常勇
刘国枢
机构
郑州大学信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第9期2497-2501,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60901078)
郑州市科技计划基金项目(10LJRC189)
文摘
针对目前协同过滤普存的稀疏和冷启动问题,提出基于局部全局相似度的奇异值分解的协同过滤算法。基于局部和全局相似度对原始"用户-条目"打分矩阵进行预处理,利用奇异值分解的方法处理该预测矩阵,用预测的结果获得活跃用户的邻居,采用基于邻居的Pearson相关系数得到最终提供给用户的预测值。在公共数据集MovieLens100K上的实验结果表明,该算法能提高推荐精准度,一定程度上缓解稀疏和冷启动问题。
关键词
协同过滤
推荐系统
局部和全局相似度
奇异值分解
皮尔逊相关系数
Keywords
collaborative
filtering
recommender
system
local
and
global
similarity
singular
value
decomposition（SVD）
Pearson
correlation
coefficient
分类号
TP391.41 [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
基于局部全局相似度的SVD的协同过滤算法
牛常勇
刘国枢
《计算机工程与设计》
北大核心
2016
6
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