【摘 要】
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为解决PersonalRank图推荐算法在推荐系统应用中的效率问题,从降低时间复杂度和减少迭代次数两方面进行算法优化。首先,构建推荐系统中用户行为数据二分图和迭代推荐模型;然
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61421091).
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为解决PersonalRank图推荐算法在推荐系统应用中的效率问题,从降低时间复杂度和减少迭代次数两方面进行算法优化。首先,构建推荐系统中用户行为数据二分图和迭代推荐模型;然后,建立转移矩阵,通过矩阵运算转换传统迭代模型,求解稀疏矩阵线性方程组直接得到系统稳态,有效降低了推荐算法的时间复杂度;最后,通过确定游走概率,在不影响系统精度前提下,各节点概率值收敛前就提前停止迭代,大幅减少了系统迭代次数。实验表明,转移矩阵法推荐效率比传统迭代法提高了211倍左右,游走概率取值为0.1时精度趋于稳定。优化后的算法能
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