论文研究 基于随机梯度矩阵分解的社会网络推荐算法.pdf

由于传统的矩阵分解算法直接对用户评分矩阵进行分解，这样容易造成推荐的准确性偏低。为了进一步提高系统推荐的准确性，将用户间的社交网络作为辅助信息，提出了一种基于矩阵分解的社会推荐算法。该算法将社交网络与用户评分矩阵构成一个大的矩阵，采用一种随机梯度下降法对该矩阵进行分解。最后通过实验结果验证表明，提出的算法具有较好的预测效果，其性能明显优于现有的相关算法。