【摘 要】
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在信息过载的时代,推荐系统通过分析用户的历史行为,为用户兴趣建模,主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息,已经被广泛应用于电子商务等多个领域。但是在推荐系统中,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41271387);陕西师范大学院士创新基金资助项目(999521);西安市科技计划基金资助项目(SF1228-3)
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在信息过载的时代,推荐系统通过分析用户的历史行为,为用户兴趣建模,主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息,已经被广泛应用于电子商务等多个领域。但是在推荐系统中,用户评分数据极端稀疏,矩阵的稀疏性导致推荐算法在相似性计算时存在较大误差,进而导致最近邻居选择的不准确,从而影响推荐质量。针对上面存在的问题,文中通过对评分矩阵采用PCA降维的方法,降低了评分矩阵的稀疏性,保留了最能代表用户兴趣的维数,使得相似性计算更加准确,保证了最近邻居选择的准确性,从而提高了推荐质量。实验结果表明,在公开数据集上与传统的协
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