个性化推荐系统中遗漏值处理方法的研究

• 作者: 冯博琴 王自强
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 个性化推荐系统 协同过滤 遗漏值 主成分分析 模糊聚类
• 年，卷（期）: 2004,（8）
• 页码范围: 808-810,850
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2004.08.010

摘要

为了高效地解决协同过滤算法中的遗漏值问题,而不是简单地用缺省值加以代替,提出了一种新的、在协同过滤中的遗漏值处理方法.其基本思想是,先利用具有最小方差的局部主成分,把包含有遗漏值的不完备数据集划分成多个模糊聚类,然后通过求解广义逆矩阵来获得各个子聚类的主成分,最终在局部主成分的基础上通过简单的线性方程模型去估计聚类中的遗漏值.实验表明,这种方法的优点是低内存需求,具有较小的平均绝对偏差值,并且显示出了比传统推荐算法更好的推荐质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯博琴	西安交通大学电子与信息工程学院	171	3268	30.0	50.0
2	王自强	西安交通大学电子与信息工程学院	15	165	7.0	12.0