本文關(guān)鍵詞：基于屬性提升與局部采樣的推薦評(píng)分預(yù)測(cè)

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【摘要】：評(píng)分預(yù)測(cè)問(wèn)題是推薦系統(tǒng)研究的一個(gè)分支.在上下文感知推薦(Context-Aware Recommendation,CAR)中,常常需要考慮上下文因子(或稱(chēng)屬性)對(duì)評(píng)分預(yù)測(cè)效果的影響.現(xiàn)有模型大多是捕捉單個(gè)屬性的特征并加上多個(gè)屬性間的相互作用(簡(jiǎn)稱(chēng)屬性交互)實(shí)現(xiàn)評(píng)分預(yù)測(cè).然而,有些算法在捕捉屬性間的相互作用時(shí)沒(méi)有針對(duì)性,使一些屬性交互對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果沒(méi)有幫助,甚至降低模型性能;而且,在實(shí)現(xiàn)屬性交互時(shí),很多算法只是單純地使用固定的屬性值,沒(méi)有從某個(gè)方面挖掘出它們的潛在特征.為了解決這些問(wèn)題,文中提出了屬性提升(Attribute Boosting,AB)框架,從用戶(hù)、物品與屬性類(lèi)型3個(gè)方面分別與屬性進(jìn)行交互.這種更精細(xì)的建模方式使屬性能夠自動(dòng)地適應(yīng)用戶(hù)偏好、物品關(guān)聯(lián)與類(lèi)型特征,并能在評(píng)分預(yù)測(cè)中充分地發(fā)揮作用.在此基礎(chǔ)上,文中結(jié)合概率圖模型的低秩近似能力和隨機(jī)梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)的快速訓(xùn)練優(yōu)勢(shì),在算法性能和訓(xùn)練效率上進(jìn)行權(quán)衡,設(shè)計(jì)了局部采樣(Partial Sampling,PS)方法學(xué)習(xí)屬性提升框架的參數(shù),最終構(gòu)成完整的屬性提升與局部采樣(Attribute Boosting with Partial Sampling,ABPS)模型.實(shí)驗(yàn)證明,ABPS模型通過(guò)有針對(duì)性的屬性交互,能有效地挖掘出屬性有用的隱含特征,從而減少盲目交互帶來(lái)的消極影響;利用局部采樣,該模型能使用更低的特征維度描述個(gè)性化信息,取得比其他模型更好的效果.
【作者單位】： 武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 推薦系統(tǒng) 上下文感知推薦 評(píng)分預(yù)測(cè) 屬性提升 局部采樣 數(shù)據(jù)挖掘
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61272277)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF)會(huì)員,主要研究方向?yàn)橥扑]系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘.E-mail:linzheng@whu.edu.cn.朱福喜(通信作者),男,1957年生,博士,教授,中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF)會(huì)員,主要研究領(lǐng)域?yàn)槿斯ぶ悄堋?shù)據(jù)挖掘.E-mail:fxzhu@whu.edu.cn.姚杏,女,1990年生,碩士研究生,主要研究方向?yàn)橥扑]系統(tǒng)

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