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摘要:
为了解决协同过滤算法中的数据稀疏性问题,本文提出一种融入项目属性相似度的矩阵分解算法(IS-MF).IS-MF算法首先根据矩阵分解对原始评分矩阵降维;然后计算项目属性相似度预测再去填充原始评分矩阵的缺失数据;最后在填充后的矩阵基础上计算预测得分产生推荐.在真实的MovieLens数据集上进行实验,得出本文提出的IS-MF算法使得推荐的效果极大提高了.
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文献信息
篇名 融入项目属性相似度的矩阵分解算法
来源期刊 电脑知识与技术 学科 工学
关键词 矩阵分解 项目属性相似度 协同过滤 推荐算法
年,卷(期) 2019,(16) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 198,200
页数 2页 分类号 TP181
字数 901字 语种 中文
DOI
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 胡胜利 安徽理工大学计算机科学与工程学院 25 75 6.0 8.0
2 宋志理 安徽理工大学计算机科学与工程学院 3 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
矩阵分解
项目属性相似度
协同过滤
推荐算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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电脑知识与技术
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
大16开
安徽省合肥市
26-188
1994
chi
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