模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2009年
4期
614-618
,共5页
流形对齐%拓扑结构%几何结构%协同过滤
流形對齊%拓撲結構%幾何結構%協同過濾
류형대제%탁복결구%궤하결구%협동과려
基于流形对齐的协同过滤算法是通过用户间的相似性来计算重构矩阵,所以相似性计算的不准确往往会导致权值矩阵不准确,使得推荐质量下降.文中对基于流形对齐的协同过滤算法进行改进,采用数据集的拓扑结构矩阵和几何结构矩阵线性组合的方法来计算权值矩阵,有效去除相似性误差对推荐质量的影响.实验结果表明,改进后的算法与原算法相比有较好的推荐质量.
基于流形對齊的協同過濾算法是通過用戶間的相似性來計算重構矩陣,所以相似性計算的不準確往往會導緻權值矩陣不準確,使得推薦質量下降.文中對基于流形對齊的協同過濾算法進行改進,採用數據集的拓撲結構矩陣和幾何結構矩陣線性組閤的方法來計算權值矩陣,有效去除相似性誤差對推薦質量的影響.實驗結果錶明,改進後的算法與原算法相比有較好的推薦質量.
기우류형대제적협동과려산법시통과용호간적상사성래계산중구구진,소이상사성계산적불준학왕왕회도치권치구진불준학,사득추천질량하강.문중대기우류형대제적협동과려산법진행개진,채용수거집적탁복결구구진화궤하결구구진선성조합적방법래계산권치구진,유효거제상사성오차대추천질량적영향.실험결과표명,개진후적산법여원산법상비유교호적추천질량.