1.版本:matlab2021a,我录制了仿真操作录像,可以跟着操作出仿真结果 2.领域:稀疏编码 3.内容:基于Lp范数求解正则化相关数据稀疏编码的matlab仿真+仿真录像
为解决协同过滤算法中的数据稀疏性问题,提出了一种改进的协同过滤算法。该算法使用slope-one算法计算出来的评分预测值来填充评分矩阵中的未评分项目,然后在填充后的用户—项目评分矩阵上通过基于用户的协同过滤方法给出推荐。利用slope-one算法计算出来的评分预测值作为回填值,既能降低评分矩阵的稀疏性,也保证了回填值的多样性,从而减少均值、中值等单一填充值造成的推荐误差。在MovieLens-1M数据集上对该改进算法和协同过滤算法及均值中心化处理的算法作五折交叉实验,结果表明,基于评分预测值填充数据后的协同过滤算法有效地缓解了数据稀疏性问题,并且有更好的推荐效果。
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空手道俱乐部数据 稀疏矩阵格式以及gml格式
2021-12-16 19:48:15 9KB 空手道 数据
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介绍了现有协同过滤推荐的几种主要算法。它们对数据稀疏性问题都有一定的缓和作用。通过在数据集MovieLens上的实验,分析了各个算法在不同稀疏度下的推荐质量,为针对不同数据稀疏度的系统实现提供了可靠依据。
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