Slope One算法改進(jìn)
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標(biāo)簽：SLOPE ONE(1671)
針對多項(xiàng)式有限混合模型參數(shù)估計過程中存在的初始化依賴、參數(shù)易收斂到邊界值以及容易陷入局部最優(yōu)等問題，引入了最小信息長度準(zhǔn)則，優(yōu)化多項(xiàng)式有限混合模型的參數(shù)估計過程。在此基礎(chǔ)上，采用基于多項(xiàng)式有限混合模型的聚類算法對用戶評分行為進(jìn)行聚類，利用模型求解得到的聚類歸屬概率對Slope One算法實(shí)施改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：應(yīng)用最小信息長度準(zhǔn)則對多項(xiàng)式有限混合模型進(jìn)行優(yōu)化后，聚類效果明顯提高；同時，相比于基于用戶聚類的Slope One推薦算法，改進(jìn)算法具有明顯的改進(jìn)效果。
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