基于奇异值分解的Slope One算法

摘要：

Slope One 算法是一种基于项目的协同过滤推荐算法，利用线性回归模型来预测评分。Slope One算法在数据稀疏的情况下推荐效果不好，而矩阵分解在抗稀疏性方面有很有效，因此本文引入奇异值分解方法改进Slope One算法。实验结果表明，该方法有效地解决了Slope One在数据的稀疏情况下推荐效果较差的问题，提高了推荐质量。

关键词：计算机应用、推荐系统、奇异值分解、Slope One

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60872051

在线出版日期：2014-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：12-17