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推荐系统中的K-core分解提高了评分预测的准确性( K-core decomposition in recommender systems improves accuracy of rating prediction )
Jun Ai Yayun Liu Zhan Su Fengyu Zhao Dunlu Peng
用户在推荐系统中的评分可以通过他们的历史数据、项目内容或偏好来预测。在最近的文献中，科学家们使用复杂网络来建模RS的用户-用户或项目-项目网络。此外，社区检测方法可以对用户或项目进行聚类，进一步提高预测精度。然而，网络建模中的链路数目太多，很难进行正确的聚类，而且社区聚类是一个计算复杂度很高的NP难问题。因此，我们在复杂网络模型中结合模糊链路重要度和K-核分解，在降低计算复杂度的同时提供更准确的评级预测。实验结果表明，该方法在MovieLens数据集上的预测精度由4.64[公式：见文本]提高到5.71[公式：见文本],避免了社区检测中的NP难问题。研究表明，通过定义模糊链路重要度，可以对模型网络中的链路进行合理的管理，K核分解可以提供一种简单的聚类方法，计算复杂度相对较低。
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