基于非负矩阵分解的Slope One算法

• 作者: 孙铭会 方塬程 李永丽 王越群 董立岩 金佳欢
• 来源期刊: 浙江大学学报(工学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 协同过滤 非负矩阵分解 Slope One
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、计算机技术
• 页码范围: 1349-1353
• 页数: 5页
• 分类号: TP 301
• 字数: 3586字
• 语种: 中文

摘要

针对协同过滤推荐算法中Slope One算法在稀疏数据集中推荐精度低的问题，利用矩阵分解在解决矩阵稀疏性方面的优势，将非负矩阵分解技术引入到用户-项目评分矩阵的降维处理中，将原有的稀疏评分矩阵进行非负分解，改善了矩阵的稀疏性，优化Slope One算法. 从实验数据可以看出，与原始的CF算法进行比较，NMF-Slope One算法有较好的推荐效果. 在数据稀疏的条件下，确定参数进行实验. 实验结果表明，该方法提高了Slope One算法在数据稀疏下的精度和推荐质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董立岩	吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室	55	566	12.0	22.0
2	李永丽	东北师范大学信息科学与技术学院	50	322	10.0	15.0
3	孙铭会	吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室	12	154	4.0	12.0
4	王越群	吉林大学计算机科学与技术学院	6	32	2.0	5.0
5	金佳欢	吉林大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
6	方塬程	吉林大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0