标题：基于用户邻域模型与矩阵分解的推荐算法
作者：丁建军 刘建平
作者单位：浙江理工大学信息学院，浙江 杭州 310018
关键字：电子商务，协同过滤，个性化推荐算法，矩阵分解，用户邻域模型
摘要：针对协同过滤推荐算法所面对的稀疏矩阵和新用户问题，提出基于用户邻域模型与矩阵分解的推荐算法。通过对用户历史信息构建邻域模型以提高对新用户预测的准确性，同时考虑到矩阵稀疏和数据量较大会引起时间和空间复杂度过高，运用奇异值矩阵分解的方法，从而减小矩阵稀疏和数据量大的影响，提高推荐系统的准确性。通过MovieLens数据集验证该算法的有效性。