基于自相似矩阵的协同过滤推荐算法

摘要

针对推荐系统中存在的噪声问题,提出了一种基于自相似矩阵的协同过滤推荐算法.文中的自相似矩阵选取为原始矩阵,滑动窗口选取为评分值的行向量和列向量.通过建立评分值与自相似矩阵之间的线性关系,对原始评分矩阵进行预处理,得到新的评分矩阵.新评分矩阵既保留了原始矩阵的评分信息,同时也削弱了噪声数据对推荐系统的影响.实验表明,通过对原始矩阵的预处理,有效缓解了噪声数据在评分矩阵中所起的作用,提高了推荐系统的性能.