【摘 要】
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推荐系统依据用户对商品的评分来为潜在用户推荐商品.用户对商品的评分构成一个稀疏的“用户——商品”矩阵.推荐系统除了推荐用户评分高的商品,更重要的是要让用户购买未曾
【机 构】
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310018,杭州电子科技大学理学院 浙江 杭州
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推荐系统依据用户对商品的评分来为潜在用户推荐商品.用户对商品的评分构成一个稀疏的“用户——商品”矩阵.推荐系统除了推荐用户评分高的商品,更重要的是要让用户购买未曾接触的商品.而在“用户——商品”矩阵中,用户未曾购买过的商品对应的评分是空缺值.需要预测出这些空缺元素的值,推荐系统才能向用户作出推荐.正则化奇异值分解(RSVD)算法以矩阵奇异值分解(SVD)为前提,在保证已知矩阵元素准确的前提下,填充空缺数据.
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