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融合内容与矩阵分解的混合推荐算法

Submit Time: 2019-04-01
Author: 王永贵 1 ; 陈玉伟 1 ;
Institute: 1.辽宁工程技术大学 软件学院;

Abstracts

传统的基于内容的推荐算法往往具有较低的准确性,而协同过滤推荐算法中普遍存在数据稀缺性和项目冷启动问题。为解决上述问题,提出了一种融合内容与协同矩阵分解技术的混合推荐算法。该算法实现了在共同的低维空间中分解内容和协同矩阵,同时保留数据的局部结构。在参数优化方面利用一种基于乘法更新规则的迭代方法,以此提高学习能力。实验结果表明,该算法优于其他具有代表性的项目冷启动推荐算法,有效缓解了数据稀疏性,提高了推荐准确性。
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Journal:计算机应用研究
Recommended references: 王永贵,陈玉伟.(2019).融合内容与矩阵分解的混合推荐算法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201904.00053] (Click&Copy)
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[V1] 2019-04-01 15:47:36 chinaXiv:201904.00053V1 Download
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