本征味觉

特征味觉:一种恒定时间协同过滤算法。将用户偏好矩阵的一个重要值集(主成分分析)应用于一个共同的用户兴趣集的特征值过滤算法。PCA有助于用户离线聚类的降维和快速计算推荐。对于一个拥有$n$个用户的数据库,标准的最近邻技术需要$O(n)$处理时间来计算建议,而Eigentaste需要$O(1)$(常量)时间。我们使用Jester(一个在线笑话推荐系统)的数据,将Eigentaste与其他算法进行比较。我们使用归一化平均绝对误差(NMAE)来比较不同算法的性能。在附录中,当预测是随机的时,我们使用均匀分布和正态分布模型来推导NMAE的解析估计。在Jester数据集上,Eigentaste在不损失精度的情况下,可以更快地计算两个数量级的建议。杰斯特在线:http://eigentaste.berkeley.edu。


zbMATH参考文献(57篇文章引用)

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