本文關(guān)鍵詞：一種基于學(xué)習(xí)自動(dòng)機(jī)的推薦算法改進(jìn)

  更多相關(guān)文章： 學(xué)習(xí)自動(dòng)機(jī) 奇異值分解 推薦算法 隱語義模型 梯度下降算法

【摘要】：針對原有的基于隱語義模型(LFM)的推薦算法中,當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)減少時(shí),訓(xùn)練誤差和測試誤差都明顯增大的問題進(jìn)行改進(jìn)研究,提出了一種全新的基于學(xué)習(xí)自動(dòng)機(jī)的矩陣訓(xùn)練算法。該算法充分利用連續(xù)型學(xué)習(xí)自動(dòng)機(jī)在隨機(jī)和高噪聲環(huán)境中優(yōu)化參數(shù)的卓越性能,代替原有的梯度下降算法進(jìn)行大型稀疏矩陣的奇異值分解計(jì)算,使得重構(gòu)矩陣與原矩陣之間的誤差進(jìn)一步降低,提高了后續(xù)預(yù)測算法的精確度。為了檢驗(yàn)新算法的尋優(yōu)性能,在大量真實(shí)用戶對電影的評分?jǐn)?shù)據(jù)集上進(jìn)行了新舊兩種算法的對比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后的基于學(xué)習(xí)自動(dòng)機(jī)的推薦算法在樣本數(shù)較少和更隨機(jī)的測試環(huán)境中,相比原算法可以實(shí)現(xiàn)更精確的預(yù)測,有效地彌補(bǔ)了原算法的不足。
【作者單位】： 上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 學(xué)習(xí)自動(dòng)機(jī) 奇異值分解 推薦算法 隱語義模型 梯度下降算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61271316) 國家“973”計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013CB329603,2013CB329605) 上海市信息安全綜合管理技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金 信息內(nèi)容分析技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室基金資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP301.6
【正文快照】： 0引言隨著電子商務(wù)的盛行,推薦算法開始扮演越來越重要的角色。一個(gè)好的推薦算法可以在為用戶選擇個(gè)性化商品的同時(shí),也為商家謀取豐厚的利潤。早在1992年就提出了一種基于用戶的協(xié)同過濾算法[1],這種推薦算法首先根據(jù)用戶的偏好找到相似的用戶對,然后根據(jù)其中一些用戶的已知偏

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

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本文編號(hào)：767585