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肖慧慧

作品数：1 被引量：16H指数：1
供职机构：安徽大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇用户
  • 1篇用户偏好
  • 1篇正则
  • 1篇正则化
  • 1篇协同过滤
  • 1篇矩阵
  • 1篇矩阵分解
  • 1篇个性化推荐

机构

  • 1篇安徽大学

作者

  • 1篇陈艳
  • 1篇刘慧婷
  • 1篇肖慧慧

传媒

  • 1篇计算机应用

年份

  • 1篇2015
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于用户偏好的矩阵分解推荐算法被引量：16
2015年
为提高推荐精确度,提出了一种基于用户偏好的矩阵分解推荐算法(USPMF)。综合考虑通过对用户之间的相似性、用户与项目之间的信息的分析,同时考虑数据量大引起的时间和空间复杂度高的问题,引入了矩阵分解方式。USPMF算法以优化损失函数为目标,在达到全局最优的同时,提高预测的准确度。将USPMF算法与正则化矩阵分解算法、基于用户的协同过滤推荐算法进行了比较,在真实的数据集上的实验结果表明,USPMF算法在预测准确性上有显著提高,平均绝对误差(MAE)分别降低了13.70%、1.17%,均方根误差(RMSE)分别降低了15.07%、1.03%。
刘慧婷陈艳肖慧慧
关键词：矩阵分解用户偏好正则化协同过滤个性化推荐
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共1页<1>
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