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一种基于联合聚类的矩阵分解推荐方法
专利申请号：CN201710833356.7
公 开 号：CN107577786A
代 理 人：陆丽莉;何梅生
代理机构：34101 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司
专利类型：发明申请
申 请 日：20180112
公 开 日：20170915
专利主分类号：G06F17/30(20060101)
关 键 词：聚类 概率矩阵 评分矩阵 数据处理问题 分解算法 构造用户 矩阵分解 信息过载 预测 并行 分解 联合 保证
摘 要：本发明公开了一种基于联合聚类的矩阵分解推荐方法，包括：1构造用户‑项目评分矩阵；2用户‑项目评分矩阵通过联合聚类分成若干个类别；3针对聚类后的类别，利用概率矩阵分解的方法对每个类别的未知评分并行地进行预测并根据预测的评分进行推荐。本发明能够充分利用聚类内部间的紧密相关性和概率矩阵分解算法的高精度，对于信息过载时代的大数据处理问题，能够在保证不错精度的同时以较快的速度进行推荐。
