一种改进的基于流形对齐的协同过滤算法

摘要

基于流形对齐的协同过滤算法是通过用户间的相似性来计算重构矩阵,所以相似性计算的不准确往往会导致权值矩阵不准确,使得推荐质量下降.文中对基于流形对齐的协同过滤算法进行改进,采用数据集的拓扑结构矩阵和几何结构矩阵线性组合的方法来计算权值矩阵,有效去除相似性误差对推荐质量的影响.实验结果表明,改进后的算法与原算法相比有较好的推荐质量.