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摘要:
传统依赖于相似性度量和近邻检索的推荐算法,在面对海量高维数据时存在计算量大和推荐效率低的问题.为此,提出一种基于用户和项目视角的两阶段联合哈希协同过滤算法.针对评分数据,分别从用户或项目视角应用主成分分析和迭代量化技术生成对应的二值码,用评分约束用户与项目的海明距离生成另一视角的二值码,通过二值码完成基于top-K推荐的推荐任务.在MovieLens-1M数据集上的实验结果表明,与ITQ和BinMF算法相比,该算法能够有效减少推荐过程中的计算消耗,提高推荐质量.
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文献信息
篇名 一种两阶段联合哈希的协同过滤算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 两阶段联合哈希 协同过滤 主成分分析 迭代量化 海明距离
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 开发研究与工程应用
研究方向 页码范围 316-320
页数 5页 分类号 TP311
字数 5197字 语种 中文
DOI 10.19678/j.issn.1000-3428.0049038
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张辉宜 安徽工业大学计算机学院 59 410 11.0 18.0
2 陶陶 安徽工业大学计算机学院 27 106 5.0 8.0
3 侯耀祖 安徽工业大学计算机学院 1 2 1.0 1.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
两阶段联合哈希
协同过滤
主成分分析
迭代量化
海明距离
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
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