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針對在規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)中不能快速準確地選擇用戶和產(chǎn)品的特征以及不能準確預(yù)測用戶行為偏好的問題，提出一種CUR矩陣分解方法。該方法是從原始矩陣中選取少量列構(gòu)成C矩陣，選取少量行構(gòu)成R矩陣，然后利用正交三角分解（QR）構(gòu)造U矩陣。分解后的C矩陣和R矩陣分別是用戶和產(chǎn)品的特征矩陣，并且C和R矩陣是由真實的數(shù)據(jù)構(gòu)成的，因此能夠分析出具體的用戶和產(chǎn)品特征；為了能夠比較準確地預(yù)測用戶的行為偏好，改進了CUR算法，使其在矩陣恢復(fù)方面有更高的穩(wěn)定性和準確性。最后在真實的數(shù)據(jù)集（Netflix數(shù)據(jù)集）上的實驗表明，與傳統(tǒng)的奇異值分解、主成分分析等矩陣分解方法相比：在特征選擇方面，CUR矩陣分解方法具有較高的準確度和很好的可解釋性；在矩陣恢復(fù)方面，改進的CUR矩陣分解方法具有較高的穩(wěn)定性和精確度，其準確度能達到90%以上。CUR矩陣分解在推薦系統(tǒng)對用戶的推薦方面和交通系統(tǒng)預(yù)測交通流量方面有重要的應(yīng)用價值。
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