针对推荐系统中评分矩阵分解会导致信息损失且推荐结果难以解释等问题,提出重构特征的用户-项目代反馈推荐模型。该模型通过重构特征挖掘和表达用户与项目的显性特征与隐性特征,利用代反馈交替补充用户与项目的特征信息,补偿了矩阵分解的信息损失。实验结果表明,该模型的推荐精度明显提高,在模型的特征更新迭代效率上表现较好。
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