【摘 要】
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针对多项式有限混合模型参数估计过程中存在的初始化依赖、参数易收敛到边界值以及容易陷入局部最优等问题,引入了最小信息长度准则,优化多项式有限混合模型的参数估计过程。
【机 构】
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广东工业大学计算机学院,韩山师范学院
【基金项目】
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广东省教育部产学研结合项目(2012B091100003,2012B091000058);广东省专业镇中小微企业服务平台建设项目(2012B040500034)
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针对多项式有限混合模型参数估计过程中存在的初始化依赖、参数易收敛到边界值以及容易陷入局部最优等问题,引入了最小信息长度准则,优化多项式有限混合模型的参数估计过程。在此基础上,采用基于多项式有限混合模型的聚类算法对用户评分行为进行聚类,利用模型求解得到的聚类归属概率对Slope One算法实施改进。实验结果表明：应用最小信息长度准则对多项式有限混合模型进行优化后,聚类效果明显提高;同时,相比于基于用户聚类的Slope One推荐算法,改进算法具有明显的改进效果。
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