基于矩阵分解的推荐算法研究

发布时间：2022-02-24 23:58

　　在推荐系统中,矩阵因子分解被广泛用于从显式评级中挖掘用户偏好。然而,显性评级的可靠性并不总是一致的,因为许多因素可能会影响用户对物品的最终评价。因此,挖掘用户的可靠评分对进一步提高推荐系统的性能至关重要。文章分析了每个等级在用户和物品总体等级分布中的偏离程度,并分别提出了基于用户的等级中心性和基于物品的等级中心性的概念。最后实验结果表明,该方法具有更好的预测精度,特别是在稀疏数据集上。 

【文章来源】：长江信息通信. 2021,34(11)

【文章页数】：3 页


本文编号：3643711