计算机应用研究

作者：王永贵,陈玉伟,

单位：辽宁工程技术大学软件学院,辽宁葫芦岛125105；

关键词：混合推荐,矩阵分解,冷启动,参数优化,局部结构,

基金：国家自然科学基金面上项目(61772249)；；

传统基于内容的推荐算法往往具有较低的准确性，而协同过滤推荐算法中普遍存在数据稀缺性和项目冷启动问题。为解决上述问题，提出了一种融合内容与协同矩阵分解技术的混合推荐算法。该算法实现了在共同的低维空间中分解内容和协同矩阵，同时保留数据的局部结构。在参数优化方面利用一种基于乘法更新规则的迭代方法，以此提高学习能力。实验结果表明，该算法优于其他具有代表性的项目冷启动推荐算法，有效缓解了数据稀疏性，提高了推荐准确性。

来源：2020年第5期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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