【摘 要】
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为提高推荐精确度,提出了一种基于用户偏好的矩阵分解推荐算法（USPMF）。综合考虑通过对用户之间的相似性、用户与项目之间的信息的分析,同时考虑数据量大引起的时间和空间复杂
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61202227)
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为提高推荐精确度,提出了一种基于用户偏好的矩阵分解推荐算法（USPMF）。综合考虑通过对用户之间的相似性、用户与项目之间的信息的分析,同时考虑数据量大引起的时间和空间复杂度高的问题,引入了矩阵分解方式。USPMF算法以优化损失函数为目标,在达到全局最优的同时,提高预测的准确度。将USPMF算法与正则化矩阵分解算法、基于用户的协同过滤推荐算法进行了比较,在真实的数据集上的实验结果表明,USPMF算法在预测准确性上有显著提高,平均绝对误差（MAE）分别降低了13.70%、1.17%,均方根误差（RMSE）分别
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