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根据传统协同过滤算法中用户数据的高维稀疏特点,提出一种基于局部主成分分析协同过滤推荐模型,采用基于语义分类和主成分分析的二阶段降维技术,分别对各类主题页面进行局部降维处理,以保留对某类主题真正感兴趣的用户群,加速最近邻的搜索过程。通过对真实Web日志数据的测试,证明该模型具有较高的预测精度。
基于局部主成分分析的协同过滤推荐模型
【摘 要】
：
根据传统协同过滤算法中用户数据的高维稀疏特点,提出一种基于局部主成分分析协同过滤推荐模型,采用基于语义分类和主成分分析的二阶段降维技术,分别对各类主题页面进行局部
【机 构】
：
天津大学管理与经济学部信息管理与信息系统系
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2010年14期
【基金项目】
：
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20020056047）
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