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基于矩阵分解的推荐算法优化及实现
【摘 要】
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推荐算法是当今大数据爆发时代兴起的一种热门技术。作为其关键技术的矩阵分解成为了行业研究热点,然而由于稀疏评分矩阵预测以及海量用户历史行为数据构建模型效率等问题,现有的策略算法难以两者兼顾,导致推荐结果和用户满意度不高。因此,在构建推荐模型时综合考虑用户个性化特征并且结合Spark大数据平台,是提高推荐结果与用户满意度的有效途径。通过对现有的推荐算法策略进行研究,本文取得的研究成果主要包括:1.针对
【出 处】
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重庆邮电大学
【发表日期】
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2020年01期
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