计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2015年
1期
37-43
,共7页
数据稀疏%用户特征迁移%协同过滤%矩阵分解%Wiberg算法
數據稀疏%用戶特徵遷移%協同過濾%矩陣分解%Wiberg算法
수거희소%용호특정천이%협동과려%구진분해%Wiberg산법
data sparsity%user feature transfer%collaborative filtering%matrix factorization%Wiberg algorithm
为提高推荐系统在数据稀疏情况下的推荐质量,提出一种基于用户特征迁移的协同过滤推荐模型.利用矩阵分解技术提取辅助领域的用户特征,通过建立正则项约束的矩阵分解模型,将辅助领域的用户特征迁移到目标领域中,协助目标领域用户特征的学习,最终生成目标领域的用户推荐.设计快速收敛的Wiberg算法得到模型的最优解,并对实际应用中的可行性进行分析.通过对2个公开数据集的实验结果表明,该模型能够实现辅助领域用户特征的迁移,有效提高目标领域的推荐质量.
為提高推薦繫統在數據稀疏情況下的推薦質量,提齣一種基于用戶特徵遷移的協同過濾推薦模型.利用矩陣分解技術提取輔助領域的用戶特徵,通過建立正則項約束的矩陣分解模型,將輔助領域的用戶特徵遷移到目標領域中,協助目標領域用戶特徵的學習,最終生成目標領域的用戶推薦.設計快速收斂的Wiberg算法得到模型的最優解,併對實際應用中的可行性進行分析.通過對2箇公開數據集的實驗結果錶明,該模型能夠實現輔助領域用戶特徵的遷移,有效提高目標領域的推薦質量.
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