發(fā)布時(shí)間：2018-08-12 09:15

【摘要】：基于標(biāo)簽的推薦算法已成為研究熱點(diǎn),現(xiàn)有相關(guān)研究集中在利用標(biāo)簽改進(jìn)協(xié)同過(guò)濾推薦算法和基于內(nèi)容的推薦算法,鮮有研究把標(biāo)簽引入更先進(jìn)的矩陣分解推薦算法。而現(xiàn)有矩陣分解推薦算法大多使用商品類別作為因子向量對(duì)用戶偏好和商品特征建模,限制了其精度的提升。使用標(biāo)簽構(gòu)建因子向量,提出一種新的基于標(biāo)簽的矩陣分解推薦算法。經(jīng)過(guò)真實(shí)數(shù)據(jù)檢測(cè),提出的推薦算法較以往基于類別的矩陣分解算法在精度上有了顯著提升。
[Abstract]:Tag based recommendation algorithm has become a research hotspot. The existing research focuses on the use of tags to improve collaborative filtering recommendation algorithm and content-based recommendation algorithm, and few studies have introduced label into more advanced matrix decomposition recommendation algorithm. However, most of the existing matrix decomposition and recommendation algorithms use commodity categories as factor vectors to model user preferences and commodity features, which limits the improvement of their accuracy. A new matrix factorization and recommendation algorithm based on label is proposed by using label to construct factor vector. After real data detection, the proposed recommendation algorithm has a significant improvement in accuracy compared with the previous classification-based matrix decomposition algorithm.
【作者單位】： 上海大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：上海高校青年教師培養(yǎng)計(jì)劃資助項(xiàng)目(N.37-0129-15-201) 上海市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(16ZR1447100)
【分類號(hào)】：TP391.3

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6 梁莘q，

本文編號(hào)：2178614