融合项目属性特征的SVD协同过滤推荐算法研究

来源 :延边大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wolaiye2

【摘要】

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针对协同过滤方法中用户-项目评分矩阵的极端稀疏性问题,提出了一种基于层次的混合推荐方法.首先利用TF-IDF提取项目属性特征,并利用余弦相似度对评分矩阵的缺失值进行填充;

【作者】

：

潘峰怀丽波崔荣一

【机构】

：

延边大学工学院计算机科学与技术学科智能信息处理研究室

【出处】

：

延边大学学报：自然科学版

【发表日期】

：

2017年4期

【关键词】

：

【基金项目】

：

吉林省科技计划项目（20140101186JC）

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针对协同过滤方法中用户-项目评分矩阵的极端稀疏性问题,提出了一种基于层次的混合推荐方法.首先利用TF-IDF提取项目属性特征,并利用余弦相似度对评分矩阵的缺失值进行填充;然后通过对填充的矩阵做SVD,寻找隐性特征,建立隐语义模型;最后将本文的算法分别与众数填充和无填充模型进行对比实验,结果表明本文提出的方法有效提高了推荐的精度.

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