《表2 降维后的企业特征向量》

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《哈长城市群高端装备制造业供应商协同过滤推荐方法研究》

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对高端装备制造企业采集形成的特征向量普遍维度较高，就其产品特性而言就有很多特征向量需要表示，例如汽车空调制冷系统中的风扇以及它的车型、大小、孔距、数量、转速等都是需要采集的特征向量，同时也会出现一个零件可进行多个产品的匹配、装配使用的情况，也会造成特征向量的相似性。根据项目特征向量优先于商品特征向量，且优先于企业基本特征向量的原则，在项目特征向量中，往往包含商品特征向量和企业基本特征向量，因此应去掉无关或重复的特征向量，并通过文本分析的方法找到项目产品的相关性，再根据相关性分析的结果，去掉相关的特征向量数据，提高高端装备制造业服务平台的响应速度，使用主成分分析PCA[2-3]进行降维和提取主成分。具体过程：一是设企业特征向量为n维向量，总企业样本数为m，全部样本组成的矩阵为X，并由均值求得企业样本矩阵的协方差矩阵；二是解出企业样本协方差矩阵的特征值λi和特征向量；三是将特征向量按对应特征值的大小从上到下按行排列成矩阵，设定降维的维数k，取前k行组成矩阵P；四是通过计算P×X为降维后的数据组，完成降维操作。以企业用户长春某汽车空调有限公司为例，降维后的企业特征向量如表2所示。