【摘 要】
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针对三元组数据内在关联性复杂的特点,提出了基于平行因子分解（PARAFAC）的协同聚类推荐算法。该算法利用PARAFAC算法对张量进行分解,挖掘多维数据实体之间的相关联系和潜在主题
【基金项目】
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江苏高校优势学科建设工程资助项目;江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目~~
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针对三元组数据内在关联性复杂的特点,提出了基于平行因子分解（PARAFAC）的协同聚类推荐算法。该算法利用PARAFAC算法对张量进行分解,挖掘多维数据实体之间的相关联系和潜在主题。首先,利用PARAFAC分解算法对三元组张量数据进行聚类;然后,基于协同聚类算法提出了三种不同方案的推荐模型,并通过实验对三种方案进行了比较,得到了最优的推荐模型;最后,将提出的协同聚类模型与基于高阶奇异值分解（HOSVD）的推荐模型进行比较。在last.fm数据集上,PARAFAC协同聚类算法比HOSVD张量分解算法在召回率
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