基于优化支持向量机的个性化推荐研究

内容简介

在实际应用中，个性化推荐存在小样本、高维度和非线性等问题。针对这些问题，本书提出了基于支持向量机的个性化推荐方法，实现对项目内容与用户行为信息的综合分析。针对不同的推荐问题先后提出了基于支持向量分类机的推荐方法、基于支持向量机先分类在回归的推荐方法、基于平滑技术和核减少技术的对称支持向量机推荐方法以及基于主动学习的半监督直推式支持向量机推荐方法。