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由于推荐系统中存在巨量的用户和商品,现有的协同过滤方法很难处理用户-商品推荐中的数据稀疏性和计算可扩展性问题。本文提出了一种基于聚类矩阵近似的协同过滤推荐方法CF-cluMA。一方面,CF-cluMA方法通过对用户和商品进行分别聚类,并利用聚类后的用户-商品分块评分矩阵来刻画用户对于商品兴趣的局部性特点,以降低用户-商品评分矩阵的全局稀疏性。另一方面,CF-cluMA方法通过对局部稠密分块矩阵实施奇异值分解,并利用施密特变换近似全局用户-商品评分矩阵来预测用户对未知商品评分,以降低协同过滤算法的复杂性。在EachMovie电影评分真实数据集上的实验表明,相比于已有的基于矩阵近似的协同过滤推荐方法,本文所提出的CF-cluMA方法能够有效提升推荐系统的准确性并降低推荐系统的计算复杂性。本文的研究对于电子商务推荐系统具有重要的管理启示。 相似文献
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为了准确评估制造型中小企业的综合质量水平并解决其生产经营管理中存在的问题,文章提出基于组合赋权VIKOR法的中小企业综合质量评估方法.参照质量管理体系要求,结合制造型中小企业的特点,设计了包含质量认证、质量监管、创新及发展能力、财务质量、社会声誉五个维度的综合质量评估指标体系,并使用改进后的信息重叠指标筛选方法优化指标;结合AHP和CRITIC法进行指标权重赋值,并应用VIKOR法计算中小企业利益比率值,实现中小企业综合质量评估.选取电子行业119家中小企业为例,采用文章提出的综合质量评估方法进行实证研究,研究结果表明基于文章提出的综合质量评估方法的结果与样本企业质量发展的客观现状具有良好的一致性,验证了文章方法的有效性. 相似文献
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