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一种基于循环回归的推荐算法

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提出了一种基于循环回归的推荐算法.对原数据集中的评分数据及缺失值进行离散化处理,对离散化数据进行回归模型训练,此过程循环执行并最终建立推荐系统.在离散化阶段,对比不同的离散方法,并对它们的分类粒度开展研究.在模型训练阶段,讨论回归算法对于模型性能的影响.数值计算实验表明,本算法较之近年非常热门的SVDFeaute方法,能够产生更小的均方根误差,验证了算法的有效性.

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来源
《2013年第四届中国计算机学会服务计算学术会议》|2013年|188-191|共4页
会议地点湖北恩施
作者
Xu Yige; 许逸格; Zhang Ke; 张可; Ke Meng; 柯朦; Xie Qianqian; 谢倩倩; Zhang Wen; 章文;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类计算机网络;
关键词
网络服务; 推荐算法; 循环回归; 数据离散化;
入库时间 2022-08-17 10:42:23

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