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Slope One算法改進

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  針對多項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則,優(yōu)化多項式有限混合模型的參數(shù)估計過程。在此基礎(chǔ)上,采用基于多項式有限混合模型的聚類算法對用戶評分行為進行聚類,利用模型求解得到的聚類歸屬概率對Slope One算法實施改進。實驗結(jié)果表明:應(yīng)用最小信息長度準則對多項式有限混合模型進行優(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,改進算法具有明顯的改進效果。

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