摘要
协同过滤推荐方法由于只利用用户对项目的评分数据,常常会遭遇到评分数据稀疏问题和项目的冷启动问题。本文提出了一种利用项目文本信息与评分信息的混合推荐方法。首先,利用doc2vec处理与项目相关的文本信息数据,通过对项目相关的文本信息数据进行无监督训练得到文本特征向量。然后,利用概率矩阵分解技术融合文本特征向量和评分数据两类信息进行训练,得到用户的潜表示和项目的潜表示,利用用户的潜表示和项目的潜表示可以对用户未打分的项目进行预测。通过实验验证,本文的混合推荐方法在没有显著降低预测精度的同时能够处理项目冷启动问题。
出处
《科学技术创新》
2019年第3期65-66,共2页
Scientific and Technological Innovation
