【摘 要】
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为提高在非线性可分数据上的推荐质量,采用基于核函数的多特征线性判别分析建立推荐模型.基于多维特征数据,采用非线性映射转换到高维特征空间,通过构建基于核的映射函数,将
【机 构】
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西安工程大学计算机科学学院,西北大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFB1004501);国家自然科学基金资助项目(61672426);陕西省教育厅科学研究计划资助项目(18JX006)
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为提高在非线性可分数据上的推荐质量,采用基于核函数的多特征线性判别分析建立推荐模型.基于多维特征数据,采用非线性映射转换到高维特征空间,通过构建基于核的映射函数,将特征映像转换为内积空间的特征子集,最终建立基于核函数的多特征线性判别分析的分类准则,对于用户喜好的物品进行分类判别并生成推荐.实验结果表明:在20%、40%、60%、80%的数据作为训练集,其余为测试集的实验条件下,随着推荐列表长度R的增加,推荐准确率呈现先升后降的趋势,在25≤R≤35区间内,能够取得最优的平均绝对误差0.34.所提方法与现有
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