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針對在規模龐大的數據中不能快速準確地選擇用戶和產品的特征以及不能準確預測用戶行為偏好的問題，提出一種CUR矩陣分解方法。該方法是從原始矩陣中選取少量列構成C矩陣，選取少量行構成R矩陣，然后利用正交三角分解（QR）構造U矩陣。分解后的C矩陣和R矩陣分別是用戶和產品的特征矩陣，并且C和R矩陣是由真實的數據構成的，因此能夠分析出具體的用戶和產品特征；為了能夠比較準確地預測用戶的行為偏好，改進了CUR算法，使其在矩陣恢復方面有更高的穩定性和準確性。最后在真實的數據集（Netflix數據集）上的實驗表明，與傳統的奇異值分解、主成分分析等矩陣分解方法相比：在特征選擇方面，CUR矩陣分解方法具有較高的準確度和很好的可解釋性；在矩陣恢復方面，改進的CUR矩陣分解方法具有較高的穩定性和精確度，其準確度能達到90%以上。CUR矩陣分解在推薦系統對用戶的推薦方面和交通系統預測交通流量方面有重要的應用價值。
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