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题名基于聚类数的评分矩阵恢复算法
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作者
刘波
何希平
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机构
重庆工商大学重庆市检测控制集成系统工程实验室
重庆工商大学电子商务及供应链系统重庆市重点实验室
重庆工商大学计算机科学与信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第21期6-11,47,共7页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(No.61402063)
重庆市教委科学技术项目(No.KJ1400612
+1 种基金
No.KJ130709)
重庆工商大学项目(No.20135609)
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文摘
评分矩阵(rating matrix)的特点是高维、稀疏、低秩,对其研究的主要方法是低秩矩阵恢复。对这些算法而言,不同评分矩阵的秩,会得到不同的恢复精度。但目前没有理论来研究评分矩阵秩的估计,从而影响了这些算法的应用。从理论上分析了用户聚类数与评分矩阵秩的关系,给出用户聚类数的计算方法,并在此基础上提出一种基于聚类数的秩1矩阵恢复(Clusters Number Rank-1 Matrix Completion,CN-R1MC)算法来恢复评分矩阵。通过在多个推荐系统数据集上的实验证明:用户聚类数能较好地近似评分矩阵的秩,这对提高评分矩阵的恢复精度有重要的作用。所提出的算法有较好的应用价值。
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关键词
评分矩阵
低秩矩阵恢复
秩1矩阵
用户聚类数
奇异值分解
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Keywords
rating matrix
low-rank matrix completion
rank-one matrix
number of user clustering
singular value decomposition
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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