New and experimental recommenders

最新推荐文章于 2025-05-21 03:00:00 发布
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本文探讨了基于奇异值分解（SVD）的推荐算法，包括SVD推荐器、线性插值项基推荐、KNN项基推荐、基于聚类的推荐以及基于树聚类的推荐。通过分析不同推荐算法的原理与应用，旨在提高个性化推荐系统的准确性和效率。

Singular value decomposition–based recommenders

 

 SVDRecommender

 

 

Linear interpolation item–based recommendation

 

KnnItemBasedRecommender

 

Cluster-based recommendation

 

TreeClusteringRecommender

 

 

 

References

http://en.wikipedia.org/wiki/Singular_value_decomposition

http://www.date.com/

 

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