【摘 要】
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随着互联网的普及和电子商务的迅猛发展,推荐系统成为电子商务领域一个重要的研究内容,这对推荐系统的主要推荐技术——协同过滤算法也产生了一定的影响。协同过滤算法根据与
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随着互联网的普及和电子商务的迅猛发展,推荐系统成为电子商务领域一个重要的研究内容,这对推荐系统的主要推荐技术——协同过滤算法也产生了一定的影响。协同过滤算法根据与目标用户相似的邻居用户的资料来对目标用户进行推荐。由于互联网上信息和用户的指数化增加,协同过滤算法的输入数据极端的稀疏,这严重影响了协同过滤算法的推荐质量。针对该问题,本文将奇异值分解算法(SVD)应用到Slope One算法中,提出了一种基于页面兴趣度的协同过滤算法——SlopeOne After SVD算法。其中,Slope One算法是一种新型的协同过滤算法,它通过计算任意两项之间的平均兴趣度差值来预测目标项的兴趣度。而SVD算法的引入在降低矩阵噪音的同时很好地解决了数据稀疏问题。此外,该算法的输入矩阵(即用户页面兴趣度矩阵)是通过提取网络日志文件中对页面兴趣度有影响的因素来计算得出,解决了显性用户评分数据可能存在的“虚假评分”问题。最后对用户页面兴趣度矩阵应用SlopeOne_After_SVD算法进行预测,并与使用Slope One算法产生的预测进行准确性比较。实验结果显示:在数据稀疏性普遍存在的情况下,Slopeone_After_SVD算法比单纯使用Slope One算法在不同的训练集、验证集上的预测准确性都有所提高。
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