【摘 要】
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为了解决基于传统模型的协同过滤算法的数据稀疏性与冷启动问题,引入置信度参数,并结合隐式反馈信息,提出了两种基于奇异值分解(SVD)的协同过滤算法,CSVD和NCSVD。CSVD算法在
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:61262006,61462011,61202089);贵州省应用基础研究重大项目(编号:黔科合JZ字[2014]2001);贵州省科学技术基金(编号:黔科合J字[2012]2125号);省“125计划”重大科技专项(编号:黔教合重大专项字[2014]030号);高等学校博士学科点专项科研基金(编号:20125201120006);贵州大学创新基金(编号:自然科学[20
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为了解决基于传统模型的协同过滤算法的数据稀疏性与冷启动问题,引入置信度参数,并结合隐式反馈信息,提出了两种基于奇异值分解(SVD)的协同过滤算法,CSVD和NCSVD。CSVD算法在基于偏置的矩阵分解模型上引入了置信度参数,以改进模型偏置项没有针对物品规模根据每个评分调整偏置权重的问题,NCSVD在此基础上引入隐式反馈信息,改善了冷启动问题,在真实数据集上的实验证明表明,其能有效提高SVD系列算法的推荐精度。
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