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基于随机梯度矩阵分解的社会网络推荐算法

李卫平  杨杰  
【摘要】:由于传统的矩阵分解算法直接对用户评分矩阵进行分解,这样容易造成推荐的准确性偏低。为了进一步提高系统推荐的准确性,将用户间的社交网络作为辅助信息,提出了一种基于矩阵分解的社会推荐算法。该算法将社交网络与用户评分矩阵构成一个大的矩阵,采用一种随机梯度下降法对该矩阵进行分解。最后通过实验结果验证表明,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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