【摘 要】
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对基于奇异值分解的协同过滤推荐算法RSVD进行研究和改进,在算法中分别融入了用户评分的时间信息,用户特征信息与物品特征信息,加入了用户与物品的时间偏置、用户注册信息偏
【基金项目】
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国家科技支撑计划子课题(2013BAH21B02-01);北京市自然科学基金(4123091);北京市属高等学校人才强教深化计划“中青年骨干人才培养计划”(PHR20110815)
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对基于奇异值分解的协同过滤推荐算法RSVD进行研究和改进,在算法中分别融入了用户评分的时间信息,用户特征信息与物品特征信息,加入了用户与物品的时间偏置、用户注册信息偏置、物品特征信息偏置等,提出了一种改进算法:FeatureTRSVD算法。在Movielen-10M数据集上的实验结果和t-检验结果表明,这种改进算法显著提高了系统的性能,其MAE值达到0.670 0,RMSE值达到0.854 8。
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