基于矩阵完整化的分块整合推荐算法

• 作者: 王毅 金忠
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 矩阵完整化 活跃用户 分块整合
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 219-222,237
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5380字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.5.040

摘要

传统的推荐系统往往是通过使用协同过滤或基于内容的方式来实现的,而文中将矩阵完整化的方法应用到推荐系统中.由于数据的稀疏性,直接使用矩阵完整化的方法会给推荐结果带来不小的误差.考虑到使用用户中存在一些活跃用户,挖掘出这些特殊用户,由他们组成的数据会降低稀疏性,而且对活跃用户提高推荐质量,会产生更大的商业价值.提出了一种分块整合推荐的方法,实验结果表明该方法能够提升推荐精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金忠	南京理工大学计算机科学与工程学院	72	1142	17.0	31.0
2	王毅	南京理工大学计算机科学与工程学院	27	354	12.0	18.0