【摘 要】
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提出了一种基于循环回归的推荐算法.对原数据集中的评分数据及缺失值进行离散化处理,对离散化数据进行回归模型训练,此过程循环执行并最终建立推荐系统.在离散化阶段,对比不
【机 构】
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武汉大学计算机学院,湖北 武汉 430072
【出 处】
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2013年第四届中国计算机学会服务计算学术会议
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提出了一种基于循环回归的推荐算法.对原数据集中的评分数据及缺失值进行离散化处理,对离散化数据进行回归模型训练,此过程循环执行并最终建立推荐系统.在离散化阶段,对比不同的离散方法,并对它们的分类粒度开展研究.在模型训练阶段,讨论回归算法对于模型性能的影响.数值计算实验表明,本算法较之近年非常热门的SVDFeaute方法,能够产生更小的均方根误差,验证了算法的有效性.
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