【摘 要】
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传统基于用户的协同过滤推荐算法在计算用户相似性时经常面临数据稀疏的问题,同时忽略了不同评分项目之间的差异。针对这些问题,提出一种基于FunkSVD矩阵分解和相似度矩阵的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71774111)
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传统基于用户的协同过滤推荐算法在计算用户相似性时经常面临数据稀疏的问题,同时忽略了不同评分项目之间的差异。针对这些问题,提出一种基于FunkSVD矩阵分解和相似度矩阵的推荐算法。利用用户评分数据与物品标签数据计算出用户的相似度矩阵;利用FunkSVD对得到的相似度矩阵进行矩阵分解,生成新的用户相似度矩阵;根据用户之间评分数据对两个相似度矩阵中的用户相似度加权组合,并生成用户的综合相似度矩阵来对用户进行评分预测。经过Movielens数据集的实验表明,该算法提高了预测的准确性,优于传统的推荐算法。
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