【摘 要】
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提出一种新的基于协同聚类的协同过滤矩阵分解方法,可以兼顾协同过滤算法的有效性和效率。首先将协同过滤中的用户项目评分矩阵分解为若干个潜在子矩阵。在此基础上,提出一种
【机 构】
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合肥学院先进制造工程学院,合肥工业大学计算机与信息学院
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2018A0545),安徽省高校学科(专业)拔尖人才学术资助项目(gxbjZD48)资助
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提出一种新的基于协同聚类的协同过滤矩阵分解方法,可以兼顾协同过滤算法的有效性和效率。首先将协同过滤中的用户项目评分矩阵分解为若干个潜在子矩阵。在此基础上,提出一种有效的矩阵分解算法,该算法能够充分利用每个聚类用户和项目元素之间的内在联系,并且因为不同簇之间的交互作用可以忽略不计,故在前一步得到的单个簇上可以同时执行矩阵分解算法,因而能提高运行效率。实验结果表明:利用矩阵分解的方法能够提高协同过滤的预测精度和效率。
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