【摘 要】
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由于用户数量的巨大使得用户对手游的评分矩阵显得非常稀疏,传统协同过滤算法不能很好地应用在手游推荐领域。针对该问题,提出一种缺失值补全方法,对于某用户对某手游的缺失
【基金项目】
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国家重点研发计划专项(2017YFD0400101)
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由于用户数量的巨大使得用户对手游的评分矩阵显得非常稀疏,传统协同过滤算法不能很好地应用在手游推荐领域。针对该问题,提出一种缺失值补全方法,对于某用户对某手游的缺失评分,通过手游标签聚类方法求得该用户的相似用户类群和该手游的相似手游类群,利用这两个类群构建一个相似评分矩阵,将相似评分矩阵中所有评分之和的均值赋予缺失评分。对填补后的评分矩阵使用SVD方法训练,最后得到预测评分。实验所得平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)均优于传统推荐方法。
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