《 基于矩阵分解的鲁棒推荐算法研究》范文.docx

《基于矩阵分解的鲁棒推荐算法研究》篇一

一、引言

随着互联网技术的飞速发展，网络数据呈现爆炸式增长，用户面临着信息过载的问题。为了解决这一问题，推荐系统应运而生，成为了一种有效的信息过滤工具。其中，基于矩阵分解的推荐算法是当前研究的热点之一。本文旨在研究基于矩阵分解的鲁棒推荐算法，以提高推荐系统的准确性和稳定性。

二、背景及意义

推荐系统通过分析用户的行为数据，为用户提供个性化的信息推荐服务。基于矩阵分解的推荐算法是推荐系统中的一种重要方法，其核心思想是将用户-项目评分矩阵分解为用户矩阵和项目矩阵，从而捕捉用户和项目的潜在特征。然而，传统的矩阵分解算法在处理稀疏数据和噪声数据时，容易出现准确性