《表5 实验参数设置：融合多元异构信息的矩阵分解推荐算法》

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《融合多元异构信息的矩阵分解推荐算法》

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为了对算法的性能进行更精准的衡量，本文使用k-交叉验证的方式进行验证，k值取5，即随机把试验数据均分成五份，每次挑选其中一份作为测试集，其他4份作为训练集，一共进行5次测试，使用5次测试的平均值作为算法最终评价．实验主要参数及其默认值如表5所示．