本文關(guān)鍵詞：利用社交關(guān)系的實(shí)值條件受限玻爾茲曼機(jī)協(xié)同過(guò)濾推薦算法

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【摘要】：利用受限玻爾茲曼機(jī)(Restricted Boltzmann Machine,RBM)解決推薦問(wèn)題已成為一個(gè)很有意義的研究方向.目前用于推薦的RBM模型中使用的僅僅是用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù),但用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)存在著嚴(yán)重的數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題.隨著互聯(lián)網(wǎng)對(duì)人們生活的不斷滲透,社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們生活中不可缺少的一部分,利用社交網(wǎng)絡(luò)中的好友信任關(guān)系,有助于緩解評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的稀疏性問(wèn)題,提高推薦系統(tǒng)的性能.因此,該文首先提出基于實(shí)值的狀態(tài)玻爾茲曼機(jī)(Real-Valued Conditional Restricted Boltzmann Machine,R_CRBM)模型,此模型不需要將評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一個(gè)K維的0-1向量,并且R_CRBM模型在訓(xùn)練過(guò)程中使用了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中潛在的評(píng)分/未評(píng)分信息;同時(shí)該文將最近信任好友關(guān)系應(yīng)用到R_CRBM模型推薦過(guò)程中.在百度數(shù)據(jù)集和Epinions數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明R_CRBM模型和引入的最近信任好友關(guān)系均有助于提高推薦系統(tǒng)的預(yù)測(cè)精度;最后,針對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下,普通平臺(tái)很難完成R_CRBM模型訓(xùn)練的問(wèn)題,該文提出基于Spark的并行化方案,較好地解決了該問(wèn)題.
【作者單位】： 東南大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;東南大學(xué)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和信息集成教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 受限玻爾茲曼機(jī) 數(shù)據(jù)稀疏性 R_CRBM 社交網(wǎng)絡(luò) 信任關(guān)系 大數(shù)據(jù)
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金(BK2012742) 軟件新技術(shù)與產(chǎn)業(yè)化協(xié)同創(chuàng)新中心部分資助
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 1引言隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的快速發(fā)展,微博、即時(shí)通訊、搜索引擎、電子商務(wù)、網(wǎng)絡(luò)游戲等網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)越來(lái)越普及,網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)已經(jīng)滲透到人們生活的各個(gè)方面,導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)用戶的數(shù)量急劇增長(zhǎng).急劇增加的不僅僅是互聯(lián)網(wǎng)用戶的數(shù)量,還包括各種繁多的交易數(shù)據(jù).面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上如此海量的

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 劉來(lái)福，唐志宇，匡錦瑜;向量玻爾茲曼機(jī)[J];北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1996年04期

2 秦勝君;盧志平;;基于限制玻爾茲曼機(jī)的無(wú)極性標(biāo)注情感分類研究[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2013年35期

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 王海麟;通過(guò)信息幾何方法挖掘玻爾茲曼機(jī)的不變性[D];天津大學(xué);2014年

2 仝少敏;基于受限玻爾茲曼機(jī)的面部運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

3 李平;監(jiān)督概率主題模型研究[D];安徽工業(yè)大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：593205