基于非负矩阵分解的Slope One算法

摘要：

针对协同过滤推荐算法中Slope One算法在稀疏数据集中推荐精度低的问题，利用矩阵分解在解决矩阵稀疏性方面的优势，将非负矩阵分解技术引入到用户-项目评分矩阵的降维处理中，将原有的稀疏评分矩阵进行非负分解，改善了矩阵的稀疏性，优化Slope One算法. 从实验数据可以看出，与原始的CF算法进行比较，NMF-Slope One算法有较好的推荐效果. 在数据稀疏的条件下，确定参数进行实验. 实验结果表明，该方法提高了Slope One算法在数据稀疏下的精度和推荐质量.

关键词：推荐系统、协同过滤、非负矩阵分解、Slope One

所属期刊栏目：53

分类号：TP 301

资助基金：国家自然科学基金资助项目61272209，61872164

在线出版日期：2019-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1349-1353