資料介紹
當(dāng)前推薦系統(tǒng)多數(shù)存在推薦準(zhǔn)確性低、受稀疏性影響大且穩(wěn)定性差的問(wèn)題,因此,在 Collus聚類算法的基礎(chǔ)上,提出一種評(píng)分矩陣與聯(lián)合聚類的推薦算法。通過(guò) Collus聯(lián)合聚類,利用圖模塊度最化理論分別將評(píng)分矩陣的行與列分成g類,經(jīng)過(guò)行列變換形成gⅹg個(gè)低秩評(píng)分子矩陣,并對(duì)低秩評(píng)分子矩陣進(jìn)行矩陣分解,填充缺失值,以提高推薦質(zhì)量,在矩陣分解階段采用改進(jìn)的非負(fù)矩陣分解算法,通過(guò)引入范數(shù)分別提高特征值選擇能力和防止模型過(guò)擬合,并利用坐標(biāo)軸下降的迭代算法進(jìn)行參數(shù)更新。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基線算法相比,該算法具有較高的推薦準(zhǔn)確率,且穩(wěn)定性較強(qiáng)。
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