基于局部主成分分析的协同过滤推荐模型

• 作者: 李敏强 郁雪
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 推荐系统 协同过滤算法 维数约简 局部主成分分析
• 年，卷（期）: 2010,（14）
• 页码范围: 37-39
• 分类号: N945
• 字数: 3615字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.14.014

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李敏强	天津大学管理与经济学部信息管理与信息系统系	194	5707	40.0	69.0
2	郁雪	天津大学管理与经济学部信息管理与信息系统系	10	143	6.0	10.0