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多特征的核线性判别分析推荐方法_高全力(1).pdf
为提高在非线性可分数据上的推荐质量,采用基于核函数的多特征线性判别分析建立推 荐模型. 基于多维特征数据,采用非线性映射转换到高维特征空间,通过构建基于核的映射函数, 将特征映像转换为内积空间的特征子集,最终建立基于核函数的多特征线性判别分析的分类准 则,对于用户喜好的物品进行分类判别并生成推荐. 实验结果表明: 在20%、40%、60%、80% 的 数据作为训练集,其余为测试集的实验条件下,随着推荐列表长度R 的增加,推荐准确率呈现 先升后降的趋势,在25≤ R ≤35 区间内,能够
所属分类:
讲义
发布日期:2020-03-02
文件大小:1028096
提供者:
SparkQiang