【摘 要】
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目前我们使用的酒店推荐系统中,会出现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.针对此
【机 构】
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咸阳师范学院计算机学院,陕西咸阳,712000
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目前我们使用的酒店推荐系统中,会出现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.针对此问题,我们通过对评分矩阵采用PCA降维的方法,降低评分矩阵的稀疏性,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.
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