【摘 要】
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奇异值分解(SVD)技术在生成个性化推荐中起着重要作用,但其性能受到数据稀疏性和冷启动问题的挑战。此外,不同的方法与SVD结合各有优势,因此利用不同方法的互补性质是另外一
【基金项目】
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国家自然科学基金(61872261)资助项目,山西省社科联重点课题研究项目(SSKLZDKT2017090)资助项目
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奇异值分解(SVD)技术在生成个性化推荐中起着重要作用,但其性能受到数据稀疏性和冷启动问题的挑战。此外,不同的方法与SVD结合各有优势,因此利用不同方法的互补性质是另外一个难题。为了解决以上问题,建议从用户反馈中提取隐含而且可靠的社交信息,并为每个用户识别Top-k语义朋友,并且将Top-k语义朋友信息合并到SVD的框架中以解决问题。两个真实的数据集的实验结果表明,提出的方法比具有显性社会关系的最先进的方法——矩阵分解可以得到更好的结果,对RMSE有4.0%的改进。
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