协同过滤系统的矩阵稀疏性问题的研究

曾小波; 魏祖宽; 金在弘

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应用奇异值算法得到一个无缺失的矩阵,引进了一种增强的、基于参数的Pearson相关系统算法来提高相关性算法的准确性.提出一个基于奇异值分解和增强Pearson系数的"HybridSVD"算法,用MovieLens数据集来评价该算法,并和其他经典的传统算法做了比较.实验结果证明,"HybridSVD"算法比其他传统算法能更好地处理协同过滤中的稀疏性问题.

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来源
《计算机应用》 |2010年第4期|1079-1082|共4页
作者
曾小波; 魏祖宽; 金在弘;
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作者单位

电子科技大学;

计算机科学与工程学院;

成都;

610054;

电子科技大学;

计算机科学与工程学院;

成都;

610054;

永同大学校;

计算机工学科;

韩国;

永同郡;

370701;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
协同过滤; 矩阵稀疏性; 奇异值分解; 增强的Pearson相关系数;

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