基于元学习的推荐算法选择优化框架实证
【摘要】 针对给定特征的数据集，选择最佳推荐算法存在计算资源相对过高、耗时较长、正确率较低的问题，提出一种基于元学习的推荐算法选择优化框架，在常用元特征的基础上融入新的特征测度。将Donorschoose和Movielens作为实证数据集，实验分析KNN、SVD等算法的自动选择过程，通过3种元学习算法构建元模型，评估该模型的预测正确率。StackingDecisionTree元模型所选择推荐算法具有较高预测性能，预测正确率分别达到86.58%和80.39%,实验结果表明了提出框架的可行性。
