本文關(guān)鍵詞：基于平行因子分解的協(xié)同聚類(lèi)推薦算法

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【摘要】：針對(duì)三元組數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)性復(fù)雜的特點(diǎn),提出了基于平行因子分解(PARAFAC)的協(xié)同聚類(lèi)推薦算法。該算法利用PARAFAC算法對(duì)張量進(jìn)行分解,挖掘多維數(shù)據(jù)實(shí)體之間的相關(guān)聯(lián)系和潛在主題。首先,利用PARAFAC分解算法對(duì)三元組張量數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi);然后,基于協(xié)同聚類(lèi)算法提出了三種不同方案的推薦模型,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)三種方案進(jìn)行了比較,得到了最優(yōu)的推薦模型;最后,將提出的協(xié)同聚類(lèi)模型與基于高階奇異值分解(HOSVD)的推薦模型進(jìn)行比較。在last.fm數(shù)據(jù)集上,PARAFAC協(xié)同聚類(lèi)算法比HOSVD張量分解算法在召回率和精確度上平均提高了9.8個(gè)百分點(diǎn)和3.7個(gè)百分點(diǎn),在delicious數(shù)據(jù)集上平均提高了11.6個(gè)百分點(diǎn)和3.9個(gè)百分點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提算法能更有效地挖掘出張量中的潛在信息和內(nèi)在聯(lián)系,實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確率和高召回率的推薦。
【作者單位】： 南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 標(biāo)簽 張量分解 協(xié)同聚類(lèi) 推薦系統(tǒng) 平行因子分解
【基金】：江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目 江蘇省“六大人才高峰”高層次人才項(xiàng)目~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 0引言社會(huì)標(biāo)注系統(tǒng)是一個(gè)為用戶(hù)提供標(biāo)簽標(biāo)注功能的應(yīng)用系統(tǒng)。隨著Web 2.0的興起,以社會(huì)標(biāo)注機(jī)制作為基本功能的內(nèi)容資源共享系統(tǒng)迅速發(fā)展起來(lái),其中的典型應(yīng)用有共享圖片的Flickr、共享音樂(lè)的last.fm、共享網(wǎng)頁(yè)的delicious以及共享學(xué)術(shù)論文的Cite ULike等。社會(huì)標(biāo)注機(jī)制允許相

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：600794