计算机与数字工程
計算機與數字工程
계산궤여수자공정
COMPUTER & DIGITAL ENGINEERING
2015年
5期
758-761
,共4页
推荐系统%协同过滤%奇异值分解%置信度%算法
推薦繫統%協同過濾%奇異值分解%置信度%算法
추천계통%협동과려%기이치분해%치신도%산법
recommender system%collaborative filtering%single value decomposition%confidence level%algorithms
为了解决基于传统模型的协同过滤算法的数据稀疏性与冷启动问题,引入置信度参数,并结合隐式反馈信息,提出了两种基于奇异值分解(SVD)的协同过滤算法,CSVD和NCSVD.CSVD算法在基于偏置的矩阵分解模型上引入了置信度参数,以改进模型偏置项没有针对物品规模根据每个评分调整偏置权重的问题,NCSVD在此基础上引入隐式反馈信息,改善了冷启动问题,在真实数据集上的实验证明表明,其能有效提高SVD系列算法的推荐精度.
為瞭解決基于傳統模型的協同過濾算法的數據稀疏性與冷啟動問題,引入置信度參數,併結閤隱式反饋信息,提齣瞭兩種基于奇異值分解(SVD)的協同過濾算法,CSVD和NCSVD.CSVD算法在基于偏置的矩陣分解模型上引入瞭置信度參數,以改進模型偏置項沒有針對物品規模根據每箇評分調整偏置權重的問題,NCSVD在此基礎上引入隱式反饋信息,改善瞭冷啟動問題,在真實數據集上的實驗證明錶明,其能有效提高SVD繫列算法的推薦精度.
위료해결기우전통모형적협동과려산법적수거희소성여랭계동문제,인입치신도삼수,병결합은식반궤신식,제출료량충기우기이치분해(SVD)적협동과려산법,CSVD화NCSVD.CSVD산법재기우편치적구진분해모형상인입료치신도삼수,이개진모형편치항몰유침대물품규모근거매개평분조정편치권중적문제,NCSVD재차기출상인입은식반궤신식,개선료랭계동문제,재진실수거집상적실험증명표명,기능유효제고SVD계렬산법적추천정도.
