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基于TSVD的协同过滤推荐算法研究
文献摘要：
针对经典的协同过滤推荐算法的一系列不足,如用户冷启动、商品评分稀疏性以及推荐精度不高,文章提出基于截断奇异值分解(TSVD)的协同过滤推荐算法.使用TSVD技术对稀疏矩阵进行降维处理,利用Jaccard相似度算法计算用户间相似度,提高推荐精度.实验结果显示,基于截断奇异值分解(TSVD)的协同过滤算法体现良好的推荐质量及预测精度.
文献关键词：
推荐算法;协同过滤;稀疏矩阵;截断奇异值分解
中图分类号：
作者姓名：
周艳;李凯;付高宇;向铭杰;曹建波;叶栩见
作者机构：
嘉兴学院信息科学与工程学院,浙江嘉兴314001
文献出处：
引用格式：
[1]周艳;李凯;付高宇;向铭杰;曹建波;叶栩见-.基于TSVD的协同过滤推荐算法研究)[J].电脑知识与技术,2022(04):75-76,79
A类：
B类：
TSVD,协同过滤推荐算法,算法研究,用户冷启动,品评,稀疏性,推荐精度,截断奇异值分解,稀疏矩阵,降维处理,Jaccard,相似度算法,算法计算,协同过滤算法
AB值：
0.226473
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