【摘 要】
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针对当前大数据时代背景下推荐系统中推荐准确性低、受稀疏性影响大且稳定性差的问题，提出一种基于coclus联合聚类与非负矩阵分解的推荐算法。首先，通过coclus联合聚类，利用图模
【基金项目】
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科技部科技支撑计划项目(2013BAH66F03-02,音乐云商业智能服务关键技术的研究)
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针对当前大数据时代背景下推荐系统中推荐准确性低、受稀疏性影响大且稳定性差的问题，提出一种基于coclus联合聚类与非负矩阵分解的推荐算法。首先，通过coclus联合聚类，利用图模块度最大化分别将评分矩阵的行与列分成g类，经过行列变换形成g*g个低秩评分子矩阵，然后分别对低秩评分子矩阵进行矩阵分解，填充缺失值，提高推荐质量。在矩阵分解阶段采用改进的非负矩阵分解算法，在传统算法中引入L1范数提高特征值选取，引入L2范数防止模型过拟合，采用坐标轴下降的迭代算法进行参数更新。对数据集的实验结果表明，与基线算法相比，该算法在推荐准确性高，受稀疏性影响小且稳定性强。
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