基于奇异值分解的协同过滤推荐算法研究

协同过滤系统是目前最成功的推荐系统,但随着电子商务系统规模、用户数量、产品种类的不断扩大,基于协同过滤的推荐系统面临着挑战。要真正提高推荐系统的推荐质量,协同过滤必须与其他技术相结合。因此,出现了许多基于协同过滤技术的改进技术,这些技术在一定程度上提高了推荐系统的推荐质量。提出了基于奇异值分解技术与协同过滤相结合的算法,通过这种算法,可以提高系统推荐效率,希望能够对实践有所裨益。