针对稀疏评分矩阵的改进协同过滤推荐算法[EB/OL]
北京:中国科技论文在线
实验结果表明改进算法能够更好的处理用户评分矩阵的稀疏性问题
) 摘要: 协同过滤推荐策略是推荐系统中应用最成功的个性化推荐策略
吴为民 * ( 北京交通大学计算机与信息技术学院
提出了一种迭代预测算法
迭代预测算法 Zhou Ziliang
结合基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤
论文最后使用MovieLens数据集对算法进行评价
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实验结果表明改进算法能够更好的处理用户评分矩阵的稀疏性问题
) 摘要: 协同过滤推荐策略是推荐系统中应用最成功的个性化推荐策略
吴为民 * ( 北京交通大学计算机与信息技术学院
结合基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤
论文最后使用MovieLens数据集对算法进行评价
【详情见下载】