摘要:
随着电子商务网站用户与商品数目的增加,使用户-项目评分矩阵成为高维稀疏矩阵,使协同过滤算法的质量降低。为此,采用主成分分析法对用户-项目评分矩阵进行降维处理,改善输入数据的稀疏性。实验结果表明,与几种典型的协同过滤算法比较,改进后的算法推荐质量有明显提高。
中图分类号:
姚劲勃, 余宜诚, 于卓尔, 李惠民. 基于PCA降维协同过滤算法的改进[J]. J4, 2011, 29(5): 494-497.
TAO Jin-Bo, TU Yi-Cheng, XU Zhuo-Er, LI Hui-Min. Improvement on Collaborative Filtering Algorithm Based on PCA Default-Values[J]. J4, 2011, 29(5): 494-497.