【摘要】：移動(dòng)用戶偏好的動(dòng)態(tài)分析由于引入了上下文數(shù)據(jù),使得原有的用戶-項(xiàng)目二維矩陣將擴(kuò)展為用戶-項(xiàng)目-上下文的三維矩陣。根據(jù)多維矩陣中低秩分解理論,可以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的分析,但是其移動(dòng)用戶偏好動(dòng)態(tài)分析的自學(xué)習(xí)方法沒(méi)有充分利用多維矩陣的低秩分解性質(zhì)。針對(duì)此問(wèn)題,提出了基于多維度上下文的張量低秩分解的自學(xué)習(xí)方法,此方法基于張量的平行因子分解性質(zhì),加快了算法的收斂速度,降低了數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜度。仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法在移動(dòng)用戶偏好估計(jì)精度方面的有效性。
[Abstract]:Due to the introduction of context data in the dynamic analysis of mobile user preferences, the original user-item two-dimensional matrix will be extended to the user-project-context three-dimensional matrix. According to the theory of low rank decomposition of multidimensional matrix, the analysis of data can be simplified, but the self-learning method of dynamic analysis of mobile user preference does not make full use of the low rank decomposition of multidimensional matrix. In order to solve this problem, a self-learning method of Zhang Liang low rank decomposition based on multi-dimension context is proposed. This method is based on the parallel factorization property of Zhang Liang, which speeds up the convergence of the algorithm and reduces the complexity of data analysis. Simulation results verify the effectiveness of the algorithm in the estimation accuracy of mobile user preferences.
【作者單位】： 江蘇省流通現(xiàn)代化傳感網(wǎng)工程技術(shù)研究開(kāi)發(fā)中心;南京大學(xué)信息管理學(xué)院;
【基金】：江蘇省國(guó)內(nèi)高級(jí)訪問(wèn)學(xué)者計(jì)劃(2014FX024) 江蘇高校品牌專業(yè)建設(shè)工程一期A類項(xiàng)目(PPZY2015A096) 江蘇省教育廳流通現(xiàn)代化傳感網(wǎng)研發(fā)中心基金項(xiàng)目(2010-4)資助
【分類號(hào)】：TN929.5;TP393.01

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2162906