基于奇异值分解的协同过滤推荐算法研究

• 作者: 朱敏 苏博
• 来源期刊: 计算机安全
• 学科: 工学
• 关键词: 奇异值 协同过滤 算法
• 年，卷（期）: 2010,（7）
• 页码范围: 20-21
• 分类号: TP3
• 字数: 2170字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0428.2010.07.007

摘要

协同过滤系统是目前最成功的推荐系统,但随着电子商务系统规模、用户数量、产品种类的不断扩大,基于协同过滤的推荐系统面临着挑战.要真正提高推荐系统的推荐质量,协同过滤必须与其他技术相结合.因此,出现了许多基于协同过滤技术的改进技术,这些技术在一定程度上提高了推荐系统的推荐质量.提出了基于奇异值分解技术与协同过滤相结合的算法,通过这种算法,可以提高系统推荐效率,希望能够对实践有所裨益.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱敏		17	56	3.0	7.0
2	苏博		13	47	3.0	6.0