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基于矩阵分解协同过滤算法的评分预测

         

摘要

文章以GroupLens项目组提供的MovieLens数据集作为测试数据集,通过实验实现了协同过滤算法中传统的非负矩阵分解(NMF)算法及奇异值分解(SVD)模型算法,结合两个算法的优点,提出了基于非负矩阵分解与奇异值分解的混合推荐算法。最后采用均方根误差RMSE验证了算法的有效性,证明了文章所提的算法是解决矩阵的稀疏性问题的有效手段,在评分预测问题上较前两种算法有明显的提高。

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