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文章提出稀疏矩阵划分的思想,对资源评分矩阵进行划分,缩小近邻搜索的范围和需要预测的资源数目,减少数据稀疏性,提高了个性化推荐算法的可扩展性。另外,分别讨论了采取分类和聚类的方法对稀疏矩阵进行划分。实验结果表明:基于稀疏矩阵划分的个性化推荐算法在算法性能上优于传统协同过滤算法。
一种基于稀疏矩阵划分的个性化推荐算法
【摘 要】
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文章提出稀疏矩阵划分的思想,对资源评分矩阵进行划分,缩小近邻搜索的范围和需要预测的资源数目,减少数据稀疏性,提高了个性化推荐算法的可扩展性。另外,分别讨论了采取分类
【机 构】
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中国人民大学
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2004年02期
【基金项目】
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国家973预研项目(2001CCA03000);中国人民大学“211”重点项目
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