基于改进矩阵分解算法的推荐方法研究

摘要

推荐系统可以主动帮助用户找到符合偏好的个性化物品并推荐给用户,矩阵分解方法是推荐系统中较为经典的方法。为了解决推荐系统矩阵分解中数据稀疏导致矩阵分解性能不佳的问题,提出了对矩阵分解进行改进的方法。首先对矩阵分解进行改进,然后在改进的矩阵分解的基础上融合项目本身潜在的附加信息,最后通过引入项目之间的相似度来进行计算,从而提高推荐算法的准确率。实验结果表明,新方法明显优于现有的矩阵分解推荐模型,具有很好的应用价值。