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改进的基于符号数据的协同过滤推荐算法
郭均鹏 陈莹莹
计算机应用
2011, 31 (11):
3060-3062.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.03060
随着用户和资源种类的不断增加，评价矩阵的稀疏性问题越来越突出，严重影响了推荐系统的推荐质量。奇异值分解(SVD)是一种对数据进行降维处理的方法，符号数据分析(SDA)是一种处理海量数据的全新数据分析思路。提出一种改进的基于符号数据的协同过滤推荐算法，即将奇异值分解和符号数据分析方法结合起来运用到推荐系统中。在EachMovie 数据库集上的实验结果表明该算法在数据稀疏时的推荐质量明显优于传统的推荐算法。
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