【摘 要】
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针对传统推荐系统中推荐效率较低的问题,提出了一种与Nystr?m方法相结合的推荐系统.设计了一Nystr?m方法和非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)相结合的推
【机 构】
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烟台大学 计算机与控制工程学院,山东 烟台,264005
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针对传统推荐系统中推荐效率较低的问题,提出了一种与Nystr?m方法相结合的推荐系统.设计了一Nystr?m方法和非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)相结合的推荐方法.即先用Nystr?m方法提取用户或电影的特征,然后用NMF对用户或电影的特征进行分析.提出的Nystr?m方法提取特征的算法解决了因矩阵规模较大发生溢出的问题,NMF方法能保证提取特征的精度,将2种方法相结合,不仅能够加快计算的速度,同时也能提高系统的推荐效率.最后通过真实的900个用户对1500部电影的评分矩阵进行了测试,与其他算法相比,精度有了明显的改进.
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