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當(dāng)前推薦系統(tǒng)多數(shù)存在推薦準(zhǔn)確性低、受稀疏性影響大且穩(wěn)定性差的問題，因此，在 Collus聚類算法的基礎(chǔ)上，提出一種評(píng)分矩陣與聯(lián)合聚類的推薦算法。通過 Collus聯(lián)合聚類，利用圖模塊度最化理論分別將評(píng)分矩陣的行與列分成g類，經(jīng)過行列變換形成gⅹg個(gè)低秩評(píng)分子矩陣，并對(duì)低秩評(píng)分子矩陣進(jìn)行矩陣分解，填充缺失值，以提高推薦質(zhì)量，在矩陣分解階段采用改進(jìn)的非負(fù)矩陣分解算法，通過引入范數(shù)分別提高特征值選擇能力和防止模型過擬合，并利用坐標(biāo)軸下降的迭代算法進(jìn)行參數(shù)更新。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基線算法相比，該算法具有較高的推薦準(zhǔn)確率，且穩(wěn)定性較強(qiáng)。
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