基于非负矩阵分解的Slope One算法
【摘要】 针对协同过滤推荐算法中SlopeOne算法在稀疏数据集中推荐精度低的问题，利用矩阵分解在解决矩阵稀疏性方面的优势，将非负矩阵分解技术引入到用户-项目评分矩阵的降维处理中，将原有的稀疏评分矩阵进行非负分解，改善了矩阵的稀疏性，优化SlopeOne算法.从实验数据可以看出，与原始的CF算法进行比较，NMF-SlopeOne算法有较好的推荐效果.在数据稀疏的条件下，确定参数进行实验.实验结果表明，该方法提高了SlopeOne算法在数据稀疏下的精度和推荐质量.
