一种基于Lanczos正交性的系统推荐方法

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一种基于Lanczos正交性的系统推荐方法
申请号:CN202510240124
申请日期:2025-02-28
公开号:CN120217128A
公开日期:2025-06-27
类型:发明专利
摘要
一种基于Lanczos算法正交性的系统推荐方法,首先将查找网络结构中的社区结构问题建模为求解网络Laplacian矩阵的前k个最小特征对问题;其次将高维欧几里得空间上的Laplacian矩阵投影为低维Krylov子空间上的对称三对角矩阵;然后,利用特征值收敛准则筛选出对称三对角矩阵的已收敛特征对,并计算它对应的特征向量;接着,依据对称矩阵的特征向量计算Laplacian矩阵的特征向量;最后将Laplacian矩阵已收敛的特征向量与Lancozs向量发生去正交化,并将Laplacian已收敛的特征向量保存,通过标准k均值算法用于社区结构的检测。本发明以真实的社区检测数据集为驱动,以Lanczos算法为模型,能够准确地检测出图网络中包含的社区结构,从而改善系统的推荐质量。
技术关键词
系统推荐方法 特征值 矩阵 均值算法 收敛特征 字典 社区结构检测 网络结构 元素 容器 交互网络 社交 顶点 索引 偏差 节点