考虑异质性的矩阵补全
迭代聚类-SoftImpute
介绍
推荐系统中使用的用于协作过滤的矩阵完成是一个最近引起人们广泛关注的问题。 其中,softImpute(Mazumder等人,2010年)表现出出色的性能。 由于推荐系统实际上由几组人组成,因此矩阵内的异质性很容易观察到。 但是,SoftImpute并不是主动反映这种异质性的方法。 因此,在本研究中,我们提出了一种迭代聚类-SoftImpute方法,该方法可以在矩阵内部存在异质性时提高SoftImpute的性能。
用法
source( " make_simulation_matrix.R " )
source( " cluster_softImpute.R " )
# generate matrix with heterogeneity
mat_org <- make_simulation_matrix( n = 500 , p
2021-03-07 17:03:18
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R
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