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基于低秩矩阵填充技术的推荐算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.87 MB | 2021-06-19

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　　针对已有协同过滤推荐技术中评分矩阵极度稀疏问题，提岀了一种基于低秩矩阵填充技术的推荐算法。该算法从贝叶斯框架出发，提出了能够解决低秩矩阵问题的分层高斯先验模型，并将广乂近似消息传递算法嵌λ到贝叶斯框架，规避了贝叶斯学习过程中烦琐的矩阵逆运算，提升了算法运算速度，同时在广义近似消息传递算法中施加阻尼运算以促进收敛在开放数据集上的实验结果表明，所提岀的算法与相关的矩阵填充推荐算法相比，有效地提高了推荐准确度。

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