基于WNBI和RSVD混合协同推荐算法

摘要

本发明涉及一种基于WNBI和RSVD混合协同推荐算法，该方法首先利用WNBI算法将用户和项目抽象成网络中的节点，利用隐藏在网络中的信息，挖掘项目之间更深层的潜在信息，寻找与项目相似的近邻集合，其次，利用RSVD模型将用户‑项目评分矩阵分解成为用户特征矩阵和项目特征矩阵，通过降维提高了数据密度，最后利用项目的近邻信息来规则化RSVD模型，以改进传统方法的不足。基于RSVD和WNBI的混合协同推荐算法(RSVD_WNBI)能够利用WNBI算法所获得的隐藏在用户‑项目网络中的信息来规则化RSVD模型，从而提高推荐的准确率和有效地解决评分矩阵稀疏问题。