【摘 要】
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协同过滤推荐算法是当前应用最为广泛和成功的推荐算法，是电子商务系统的重要技术之一。在训练评分模型的过程中，如何预防过拟合现象的发生也是改进协同过滤推荐算法的重要
【机 构】
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北京航空航天大学计算机学院,北京市100191
【出 处】
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2013年中国计算机学会人工智能会议
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协同过滤推荐算法是当前应用最为广泛和成功的推荐算法，是电子商务系统的重要技术之一。在训练评分模型的过程中，如何预防过拟合现象的发生也是改进协同过滤推荐算法的重要一环。本文针对SVD系列算法在评分预测问题中产生的过拟合现象进行了相关的实验与研究，提出了通过调整算法参数与迭代轮数来避免过拟合现象发生的方法。实验结果表明，该方法能够以较高的时间效率找到评分预测结果较好的结果，并有效地避免过拟合现象的发生。
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