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改进的增量奇异值分解协同过滤算法

顾晔  吕红兵  
【摘要】:推荐系统作为一种程序算法,是通过度量用户对给定商品的的喜好程度做个性化推荐。广泛地说,推荐系统试图总结出用户的个人喜好,并在用户和商品之间建立一种关系模型。与其他奇异值分解方法相比,改进的增量奇异值分解协同过滤算法基于一系列评分值对用户-商品矩阵进行分解,每次产生一对当前最重要的特征向量。算法有着最小的内存需求,扩展性高,特别适合处理大规模数据集;算法的有效性在Netflix数据集上得到了验证。

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