文件名称:研究论文-基于NystrÖm方法的电影推荐算法.pdf
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文件格式:PDF
更新时间:2022-08-27 10:24:55
计算机技术与应用
针对传统推荐系统中推荐效率较低的问题,提出了一种与NystrÖm方法相结合的推荐系统。设计了一NystrÖm方法和非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)相结合的推荐方法。即先用NystrÖm方法提取用户或电影的特征,然后用NMF对用户或电影的特征进行分析。提出的NystrÖm方法提取特征的算法解决了因矩阵规模较大发生溢出的问题,NMF方法能保证提取特征的精度,将2种方法相结合,不仅能够加快计算的速度,同时也能提高系统的推荐效率。最后通过真实的900个用户对1 500部电影的评分矩阵进行了测试,与其他算法相比,精度有了明显的改进。