Ranking based hybrid deep tensor factorization model for group recommendation

Ranking based hybrid deep tensor factorization model for group recommendation
Yang Li1
Wang Shihui1
Zhu Bo2
1. School of Computer Science & Information Engineering, Hubei University, Wuhan 430062, China
2. 709 Research Institute of China Shipbuilding Industry Corporation, Wuhan 420205, China

摘要

When modeling users' preferences, current researches of group recommendation usually ignored the mutual influence between group preference and individual preference and the problem of modeling initialization. To address these issues, this paper proposed a new group recommendation model called ranking based hybrid deep tensor factorization model, namely R-HDTF model. First of all, this paper developed a hybrid deep learning-based initialization method, which utilized deep denoising autoencoder to pretrain the initial values of the parameters for the R-HDTF model. Then, it proposed a pairwise tensor factorization model to capture the correlation among group, individual and item. Finally, it used the Bayesian personalized ranking(BPR) metric to optimize the loss objective function of tensor factorization and learn the parameters of the proposed model. Experimental results on real data sets show that the performance of the proposed algorithm outperforms traditional group recommendation algorithm.

基金项目

国家自然科学基金青年基金资助项目(11401187)
国家自然科学基金资助项目(61403132)
湖北省教育厅科学技术研究计划青年人才项目(Q20161001)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.02.0067
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2020年第37卷 第5期
所属栏目: Algorithm Research & Explore
出版页码: 1311-1316
文章编号: 1001-3695(2020)05-006-1311-06

发布历史

[2020-05-05] Printed Article

引用本文

杨丽, 王时绘, 朱博. 基于ranking的深度张量分解群组推荐算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (5): 1311-1316. (Yang Li, Wang Shihui, Zhu Bo. Ranking based hybrid deep tensor factorization model for group recommendation [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (5): 1311-1316. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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