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近年来随着大数据的发展,推荐系统越来越热.但在传统的推荐算法中,有冷启动、数据稀疏等这些问题.而奇异值分解是一种矩阵分解中很重要的一种方法,可以很好的将数据降维.因此本文总结了基于奇异值分解的各种推荐系统的算法,全面的了解奇异值分解在推荐系统中的作用.
基于奇异值分解的推荐算法研究综述
【摘 要】
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近年来随着大数据的发展,推荐系统越来越热.但在传统的推荐算法中,有冷启动、数据稀疏等这些问题.而奇异值分解是一种矩阵分解中很重要的一种方法,可以很好的将数据降维.因此
【机 构】
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山西财经大学信息管理学院 山西太原030006
【出 处】
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经贸实践
【发表日期】
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2016年23期
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