《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于偏置度量分解与隐反馈的协同过滤推荐算法

Collaborative filtering recommendation algorithm based on biased distance metric factorization and implicit feedback

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作者 陈一然,郑骏
机构 华东师范大学 计算机科学与软件工程学院
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摘要 矩阵分解由于其简单可靠的特性,是推荐系统中最重要的算法之一,然而,由于内积无法完全捕捉用户和商品间的交互,矩阵分解的性能难以继续提升。为了解决这个问题,改进了基础的距离度量分解模型,提出了基于偏置度量分解与隐反馈的协同过滤推荐算法,并对用户评分时间动态建模,进一步提升了模型性能。针对推荐系统中最常见的评分预测任务,分别在三个数据集上进行实验验证,实验结果表明所提出的模型的预测准确率有明显提升。
关键词 推荐系统;矩阵分解;度量学习;隐反馈;协同过滤
基金项目
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2020-08-004.html
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中图分类号 TP301.6
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