基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统研究.docx
快乐****蜜蜂
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统研究.docx
基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统研究基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统研究摘要:随着互联网的快速发展,个性化推荐系统已经成为了电子商务和社交媒体平台中不可或缺的一部分。传统的推荐系统主要基于协同过滤算法,无法充分利用用户和物品的特征信息。为了解决这个问题,本研究提出了基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统。通过将用户和物品的特征信息转化为矩阵形式,并对矩阵进行非负矩阵分解和聚类算法,可以得到用户和物品之间的潜在相似度。在推荐阶段,通过预测用户对未评级物品的评分,从而实现个性化推荐。实验结果表明,与协同
基于Coclus联合聚类与非负矩阵分解的推荐算法.docx
基于Coclus联合聚类与非负矩阵分解的推荐算法基于Coclus联合聚类与非负矩阵分解的推荐算法一、引言随着互联网的发展,推荐系统在电子商务、社交媒体和在线媒体等领域得到广泛应用。推荐系统的目标是通过分析用户的历史行为和偏好,向用户推荐可能感兴趣的物品。在现实中,用户和物品通常有多个属性,而传统的推荐算法常常只考虑其中的一部分属性,这限制了推荐系统的准确性和覆盖度。因此,研究如何综合考虑多个属性的推荐算法成为一个重要的问题。二、问题定义本文研究的问题是如何基于Coclus联合聚类与非负矩阵分解的推荐算法,
基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统研究的任务书.docx
基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统研究的任务书1.研究背景及意义随着互联网时代的来临,商品和服务的种类越来越丰富多样。在这样的背景下,推荐系统应运而生,为消费者提供了更为便捷的购物体验。推荐系统是一种基于用户历史行为和个人兴趣爱好的推荐算法,能够自动化地分析用户偏好,为用户提供个性化的推荐服务。目前,推荐系统已经广泛应用于电商、新闻、社交网络等领域,取得了很好的效果。其中,基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统是近年来发展较快的一种方向。非负矩阵分解(Non-negativeMatrixFactoriza
基于非负矩阵分解的双重约束文本聚类算法.docx
基于非负矩阵分解的双重约束文本聚类算法基于非负矩阵分解的双重约束文本聚类算法摘要:随着信息技术和互联网的快速发展,文本数据不断增长,文本聚类成为一种重要的数据处理技术。然而,传统的文本聚类方法在面对高维稀疏性和不完整性等问题时难以有效处理。本文提出了一种基于非负矩阵分解的双重约束文本聚类算法,结合了非负矩阵分解和双重约束学习的优点,克服了传统方法的不足,提高了文本聚类的准确性和稳定性。1.引言随着互联网的快速发展和信息技术的普及,大量的文本数据被人们所创造和积累。这些文本数据包含了丰富的信息和知识,对于各
基于非负矩阵分解的多聚类算法研究的开题报告.docx
基于非负矩阵分解的多聚类算法研究的开题报告一、研究背景及意义在生物信息学领域中,多聚类分析被广泛应用于分析基因表达数据、蛋白质质谱数据和文本数据等,以确定多组数据中共同调控的功能模块。多聚类算法可以从多个维度对数据进行分类、聚类和可视化,通过研究这些功能模块来获取生物信息学问题的答案。非负矩阵分解(Non-negativeMatrixFactorization,NMF)因其在生物信息学分析中的广泛应用而受到研究者的关注。将矩阵分解为非负矩阵的形式有助于对数据的解释和理解,并可以为多聚类提供更好的解释和可视