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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>模擬數(shù)字論文>基于SVD的Kmeans聚類協(xié)同過濾算法王偉

      基于SVD的Kmeans聚類協(xié)同過濾算法王偉

      2017-03-17 | pdf | 493KB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      基于SVD的K_means聚類協(xié)同過濾算法_王偉

      協(xié)同過濾技術(shù)是目前電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中最成功和應(yīng)用最廣泛的技術(shù)，在理論研究和實踐中都取得了快速的發(fā)展，它根據(jù)用戶的歷史選擇信息和相似性關(guān)系， 收集與用戶興趣愛好相同的其他用戶的評價信息利用數(shù)據(jù)挖掘的一些算法來產(chǎn)生推薦。然而，傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法面臨數(shù)據(jù)稀疏、用戶相似性難以度量、實時性和可擴展性差等方面的挑戰(zhàn)，影響了推薦系統(tǒng)的質(zhì)量。針對推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)稀疏和可擴展性差的問題，許多研究者提出了利用矩陣分解或者降維的方法來解決推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)稀疏和可擴展性差的問題，如奇異值分解（SVD）、非負(fù)矩陣分解（Nonnegative Matrix Factorization， 簡稱 NMF）， 主成分分析（Principal Component Analysis，簡稱 PCA）等，有效地降低訓(xùn)練數(shù)據(jù)的維度和稀疏性。本文針對基于內(nèi)存的協(xié)同過濾算法在線計算量較大且可擴展性較低的缺點，提出了一種基于 SVD 矩陣填充技術(shù)的 K-means 聚類協(xié)同過濾算法。該算法利用用戶與項目之間的潛在關(guān)系克服了稀疏性問題， 同時保留了聚類方法可離線建模、可擴展性好等優(yōu)點。

      基于SVD的K_means聚類協(xié)同過濾算法王偉

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