【摘 要】
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推荐算法是推荐系统的重要组成部分,交替最小二乘算法ALS(Alternating Least Squares)在许多大规模数据处理过程中,经常用于计算潜在的因子矩阵分解。对于ALS算法迭代次数多
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推荐算法是推荐系统的重要组成部分,交替最小二乘算法ALS(Alternating Least Squares)在许多大规模数据处理过程中,经常用于计算潜在的因子矩阵分解。对于ALS算法迭代次数多、收敛时间长的问题,该文提出了一种采用非线性共轭梯度算法NCG(nonlinear conjugate gradient)对ALS算法进行改进,来加快ALS算法的收敛速度,并对该方法进行了实验研究,通过在MovieLens 10M数据集上的实验结果表明,ALS-NCG模型推荐算法在收敛过程中,比ALS模型推荐算法迭
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