结合评分习惯加权的稀疏矩阵插值推荐技术
Sparse matrix interpolation recommendation technology combined with scoring habit weighting
1. 四川旅游学院 信息与工程学院, 成都 610100
2. 成都信息工程大学 软件工程学院, 成都 610200
3. 电子科技大学 资源与环境学院, 成都 611731
摘要
插值估计可缓解推荐系统的稀疏问题，但其效果会影响预测性能。以logistic用户习惯（habit）评分加权改进Jaccard（HabJac）相似度量，并通过K近邻获得插补评分。进而，通过融合正则化奇异值分解（RSVD）技术提出了新的HISVD推荐算法，并获得最终预测。用户的习惯评分被定义为其出现频次最高的评分，并且logistic权值同评分与习惯评分之间的欧氏距离正相关。在四个现实数据集上的实验结果表明：a）HISVD在不同数据集上，最优情况下的参数比较稳定；b）HISVD在MAE和RSME指标上均超过了主流算法。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62006200)
四川省科技计划项目(2021YFS0407)
四川省科技创新苗子工程项目(2022060)
阿坝州成果转化项目(R21CGZH0001)
中央引导地方科技发展专项(2021ZYD0003)
四川旅游学院校级项目(21SCTUTY05,2021SCTUZK84,2021SCTUZK85,ZL2020024,2020SCTU14)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.11.0648
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2058-2062
文章编号: 1001-3695(2022)07-021-2058-05
发布历史
[2022-02-15] 优先出版
[2022-07-05] 印刷出版
引用本文
温佐承, 沈少朋, 周相兵, 等. 结合评分习惯加权的稀疏矩阵插值推荐技术 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (7): 2058-2062. (Wen Zuocheng, Shen Shaopeng, Zhou Xiangbing, et al. Sparse matrix interpolation recommendation technology combined with scoring habit weighting [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (7): 2058-2062. )
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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