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基于SVD的K_means聚類協同過濾算法_王偉
協同過濾技術是目前電子商務推薦系統中最成功和應用最廣泛的技術，在理論研究和實踐中都取得了快速的發展，它根據用戶的歷史選擇信息和相似性關系， 收集與用戶興趣愛好相同的其他用戶的評價信息利用數據挖掘的一些算法來產生推薦。然而，傳統的協同過濾算法面臨數據稀疏、用戶相似性難以度量、實時性和可擴展性差等方面的挑戰，影響了推薦系統的質量。針對推薦系統數據稀疏和可擴展性差的問題，許多研究者提出了利用矩陣分解或者降維的方法來解決推薦系統數據稀疏和可擴展性差的問題，如奇異值分解（SVD）、非負矩陣分解（Nonnegative Matrix Factorization， 簡稱 NMF）， 主成分分析（Principal Component Analysis，簡稱 PCA）等，有效地降低訓練數據的維度和稀疏性。本文針對基于內存的協同過濾算法在線計算量較大且可擴展性較低的缺點，提出了一種基于 SVD 矩陣填充技術的 K-means 聚類協同過濾算法。該算法利用用戶與項目之間的潛在關系克服了稀疏性問題， 同時保留了聚類方法可離線建模、可擴展性好等優點。
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