【摘 要】
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为了在海量书籍中快速选择,针对高校读者同一学科在不同学习阶段知识背景相似的特点,提出一种建立基于矩阵分解的隐语义模型与时间效应的融合算法,对高校图书进行个性化图书推荐。该算法运用随机梯度下降法求解用户-项目评分矩阵;针对冷启动问题提出一种改进的解决策略;通过评价指标平均绝对误差MAE与均方根误差RMSE验证该算法推荐的准确性。通过大量实验结果验证了该算法的可行性和有效性。
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术学院,安徽大学信息保障技术协同创新中心,安徽科技贸易学校
【基金项目】
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安徽大学信息保障协同创新中心开放课题(Y01002454),安徽大学大学生科研训练计划项目(201610357400)
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为了在海量书籍中快速选择,针对高校读者同一学科在不同学习阶段知识背景相似的特点,提出一种建立基于矩阵分解的隐语义模型与时间效应的融合算法,对高校图书进行个性化图书推荐。该算法运用随机梯度下降法求解用户-项目评分矩阵;针对冷启动问题提出一种改进的解决策略;通过评价指标平均绝对误差MAE与均方根误差RMSE验证该算法推荐的准确性。通过大量实验结果验证了该算法的可行性和有效性。
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