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一种基于支持向量机回归的推荐算法
随着电子商务的迅速发展,推荐系统与算法已经成为理论研究的热点.支持向量机是一种强大的分类工具,由其衍生出的支持向量机回归方法能很好地解决非线性回归问题.以电影推荐为例,引入支持向量机回归方法来分析项目的内容,构建用户模型,进而给出推荐.实验结果和理论分析表明,这种推荐算法与传统协同过滤算法相比,能够明显提高推荐精度,并显著缩短了推荐所需时间;在大样本量情况下也能同样高效.
作 者： 王宏宇 糜仲春 梁晓艳 叶跃祥 WANG Hong-Yu MI Zhong-Chun LIANG Xiao-Yan YE Yue-Xiang 作者单位： 中国科学技术大学管理学院,合肥,230026 刊 名： 中国科学院研究生院学报 ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF THE GRADUATE SCHOOL OF THE CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 年，卷(期)： 2007 24(6) 分类号： P181 关键词： 推荐系统 支持向量机回归 基于内容的推荐【一种基于支持向量机回归的算法】相关文章：
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