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ICAMF-CC:改进的情境感知矩阵分解算法

ICAMF-CC:improved context aware matrix factorization algorithm
罗国前1a
刘志勇1a,1b
张明颜1a
张家鑫1a
刘亚鹏2
1. 东北师范大学 a. 信息科学与技术学院; b. 教育部数字化学习支撑技术工程研究中心, 长春 130117
2. 大同煤矿集团有限责任公司, 山西 大同 037003

摘要

情境感知推荐系统是当前推荐领域的研究热点,而情境感知矩阵分解算法(CAMF-CC)是当前领域的一种有效模型。针对CAMF-CC算法在推荐时存在的准确度不高的问题,提出了一种改进的情境感知矩阵分解算法(ICAMF-CC)。该算法在原有CAMF-CC算法的基础上,通过融入项目偏置项和情境权重来进行评分预测。其优势在于,一方面,融入了项目本身特性对评分的影响;另一方面,充分考虑了不同情境因素在推荐过程中有着不同的影响力,提高了预测评分的准确度。通过在LDOS-CoMoDa数据集上进行实验,结果表明,该算法在准确度上优于CAMF-CC算法。

基金项目

吉林省教育厅“十三五”科学技术研究规划项目(202118628)
吉林省教育厅新工科研究与实践项目(131003229)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.03.0054
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2297-2300
文章编号: 1001-3695(2020)08-011-2297-04

发布历史

[2020-08-05] 印刷出版

引用本文

罗国前, 刘志勇, 张明颜, 等. ICAMF-CC:改进的情境感知矩阵分解算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (8): 2297-2300. (Luo Guoqian, Liu Zhiyong, Zhang Mingyan, et al. ICAMF-CC:improved context aware matrix factorization algorithm [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (8): 2297-2300. )

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

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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