【摘 要】
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矩阵分解技术虽然已成功应用到协同过滤推荐系统中,但是基于矩阵分解的传统协同过滤方法仍然存在着数据稀疏性、冷启动等问题。为了进一步提高系统推荐的准确性,提出将用户间
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矩阵分解技术虽然已成功应用到协同过滤推荐系统中,但是基于矩阵分解的传统协同过滤方法仍然存在着数据稀疏性、冷启动等问题。为了进一步提高系统推荐的准确性,提出将用户间的社交关系融合到矩阵分解的协同过滤推荐系统中,该方法以奇异值矩阵分解推荐模型为核心,对该模型添加用户偏置和项目偏置,同时将用户在社交网络中的朋友关系添加到矩阵分解模型中,然后采用一种随机梯度下降法对该矩阵进行分解,得到用户潜在特征和物品潜在特征。最后通过实验结果验证表明,所提出的算法具有较好的预测效果,其性能明显优于现有的相关算法。
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