資料介紹
在多標(biāo)準(zhǔn)協(xié)同過(guò)濾中,存在稀疏性處理方法單一以及傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化(PSO)算法早熟、易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題。為此,基于矩陣瑱充及改進(jìn)PSO算法,提出一種多標(biāo)準(zhǔn)協(xié)同過(guò)濾模型。采用矩陣填充方法對(duì)稀疏數(shù)據(jù)的缺失部分進(jìn)行估算,以避免降維方法對(duì)原始數(shù)據(jù)信息造成損失,同時(shí)結(jié)合髙斯算子快速收斂的優(yōu)勢(shì)以及遺傳算子對(duì)生物進(jìn)化模擬的有效性對(duì)PSO算法進(jìn)行改進(jìn),聚合多標(biāo)準(zhǔn)評(píng)分生成TopN推薦列表。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基于標(biāo)準(zhǔn)PSO算法以及基于遺傳算子改進(jìn)PSO算法的模型相比,該模型的評(píng)分預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較優(yōu),能為個(gè)性化推薦提供有效的支持。
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