發(fā)布時(shí)間：2018-05-03 09:09

  本文選題：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò) + 推薦系統(tǒng)��； 參考：《電子與信息學(xué)報(bào)》2013年12期

【摘要】：基于正則化奇異值分解(RSVD)的推薦算法在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性上具有明顯優(yōu)勢(shì),但存在計(jì)算量大的缺點(diǎn),一定程度上限制了其在實(shí)際工程中的應(yīng)用。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,該文提出一種基于標(biāo)簽遷移學(xué)習(xí)的改進(jìn)RSVD推薦算法,在相對(duì)稠密的輔助數(shù)據(jù)集合上根據(jù)標(biāo)簽信息來(lái)提取用戶/項(xiàng)目特征,然后將用戶/項(xiàng)目特征應(yīng)用到RSVD算法中,在目標(biāo)數(shù)據(jù)集合上進(jìn)行評(píng)分預(yù)測(cè)。在MovieLens數(shù)據(jù)集合上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠緩解數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題,顯著降低預(yù)測(cè)誤差(約0.01 RMSE),同時(shí)減少約50%的訓(xùn)練時(shí)間。
[Abstract]:The recommendation algorithm based on regularized singular value decomposition (RSVD) has obvious advantages in prediction accuracy, but it has the disadvantage of large computation, which limits its application in practical engineering to a certain extent. To solve this problem, this paper proposes an improved RSVD recommendation algorithm based on tag migration learning, which extracts user / item features based on tag information on a relatively dense set of auxiliary data. Then the user / item feature is applied to the RSVD algorithm to predict the score on the target data set. The experimental results on the MovieLens data set show that the algorithm can alleviate the problem of data sparsity and significantly reduce the prediction error (about 0.01RMSE) and reduce the training time by about 50%.
【作者單位】： 國(guó)家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;清華大學(xué)軟件工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家973計(jì)劃項(xiàng)目(2012CB315901) 國(guó)家863計(jì)劃項(xiàng)目(2011AA01 A103)資助課題
【分類號(hào)】：TP393.01

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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5 高e，

本文編號(hào)：1837894