A Singular Value Decomposition Approach For Recommendation Syste...

这是一篇来自土耳其中东技术大学的2010年的硕士论文，主要讲述了在推荐系统中应用SVD方法。该论文提出两个创新点：第一个是先将User与Item分类，然后根据分类将矩阵分成相应的“子矩阵”，对这些矩阵进行相应的SVD，实验表明这样做不仅会提高准确率还会降低计算复杂度；另一个是向<User, Item>二维矩阵中引入Tags，使其成为<User, Item, Tags>三维矩阵，再通过矩阵分解成<User, Item>、<Item, Tags>、<Tags, User>子矩阵，最后再进行SVD，实验表明引入Tags会提高推荐性能。