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基于数据降维与精确欧氏局部敏感哈希的k近邻推荐方法
被引量：
5
1
作者
郭
喻
栋
郭
志刚
+1 位作者
陈刚
魏晗
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第9期2665-2670,2683,共7页
针对基于k近邻的协同过滤推荐算法中存在的评分特征数据维度过高、k近邻查找速度慢,以及评分冷启动等问题,提出基于数据降维与精确欧氏局部敏感哈希(E^2LSH)的k近邻协同过滤推荐算法。首先,融合评分数据、用户属性数据以及项目类别数据...
针对基于k近邻的协同过滤推荐算法中存在的评分特征数据维度过高、k近邻查找速度慢,以及评分冷启动等问题,提出基于数据降维与精确欧氏局部敏感哈希(E^2LSH)的k近邻协同过滤推荐算法。首先,融合评分数据、用户属性数据以及项目类别数据,将融合后的数据作为输入对堆叠降噪自编码(SDA)神经网络进行训练,取神经网络编码部分最后一个隐层的值作为输入数据的特征编码,完成非线性降维。然后,利用精确欧氏局部敏感哈希算法对降维后的数据建立索引,通过检索得到目标用户或目标项目的相似近邻。最后,计算目标与近邻之间的相似度,利用相似度对近邻的评分记录加权得到目标用户对目标项目的预测评分。在标准数据集上的实验结果表明,在冷启动场景下,均方根误差比基于局部敏感哈希的推荐算法(LSH-ICF)平均降低了约7.2%,平均运行时间和LSH-ICF相当。表明该方法在保证推荐效率的前提下,缓解了评分冷启动问题。
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关键词
信息推荐
堆叠降噪自编码器
精确欧氏局部敏感哈希
数据降维
冷启动
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职称材料
基于降噪自编码器网络与词向量的信息推荐方法
被引量：
2
2
作者
郭
喻
栋
郭
志刚
席耀一
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期173-178,共6页
基于降噪自编码器的推荐方法缺乏对项目共现关系的分析能力,且模型存在参数冷启动问题。为此,基于降噪自编码器网络与词向量,提出一种信息推荐方法。将用户看作文档,将用户评价过的项目看作词语,以此构建训练语料。利用词向量模型对语...
基于降噪自编码器的推荐方法缺乏对项目共现关系的分析能力,且模型存在参数冷启动问题。为此,基于降噪自编码器网络与词向量,提出一种信息推荐方法。将用户看作文档,将用户评价过的项目看作词语,以此构建训练语料。利用词向量模型对语料进行训练,得到隐含上下文信息的项目向量。将所有项目向量作为初始权重构建降噪自编码器神经网络,训练得到模型参数。通过模型预测用户评分完成top-N推荐。在标准数据集上的实验结果表明,该方法能提高推荐准确率,训练速度优于降噪自编码、奇异值矩阵分解和协同过滤推荐方法。
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关键词
信息推荐
神经网络
降噪自编码器
词向量
参数冷启动
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职称材料
题名
基于数据降维与精确欧氏局部敏感哈希的k近邻推荐方法
被引量：
5
1
作者
郭
喻
栋
郭
志刚
陈刚
魏晗
机构
信息工程大学信息系统工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第9期2665-2670,2683,共7页
基金
国家社会科学基金资助项目(14BXW028)~~
文摘
针对基于k近邻的协同过滤推荐算法中存在的评分特征数据维度过高、k近邻查找速度慢,以及评分冷启动等问题,提出基于数据降维与精确欧氏局部敏感哈希(E^2LSH)的k近邻协同过滤推荐算法。首先,融合评分数据、用户属性数据以及项目类别数据,将融合后的数据作为输入对堆叠降噪自编码(SDA)神经网络进行训练,取神经网络编码部分最后一个隐层的值作为输入数据的特征编码,完成非线性降维。然后,利用精确欧氏局部敏感哈希算法对降维后的数据建立索引,通过检索得到目标用户或目标项目的相似近邻。最后,计算目标与近邻之间的相似度,利用相似度对近邻的评分记录加权得到目标用户对目标项目的预测评分。在标准数据集上的实验结果表明,在冷启动场景下,均方根误差比基于局部敏感哈希的推荐算法(LSH-ICF)平均降低了约7.2%,平均运行时间和LSH-ICF相当。表明该方法在保证推荐效率的前提下,缓解了评分冷启动问题。
关键词
信息推荐
堆叠降噪自编码器
精确欧氏局部敏感哈希
数据降维
冷启动
Keywords
information recommendation Stack Denoising Auto-encoder （SDA） Exact Euclidean Locality-Sensitive Hashing （E2LSH） data dimensionality reduction cold start
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于降噪自编码器网络与词向量的信息推荐方法
被引量：
2
2
作者
郭
喻
栋
郭
志刚
席耀一
机构
解放军信息工程大学信息系统工程学院
解放军外国语学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期173-178,共6页
基金
国家社会科学基金"网上舆论斗争系统建模与应对策略研究"(14BXW028)
文摘
基于降噪自编码器的推荐方法缺乏对项目共现关系的分析能力,且模型存在参数冷启动问题。为此,基于降噪自编码器网络与词向量,提出一种信息推荐方法。将用户看作文档,将用户评价过的项目看作词语,以此构建训练语料。利用词向量模型对语料进行训练,得到隐含上下文信息的项目向量。将所有项目向量作为初始权重构建降噪自编码器神经网络,训练得到模型参数。通过模型预测用户评分完成top-N推荐。在标准数据集上的实验结果表明,该方法能提高推荐准确率,训练速度优于降噪自编码、奇异值矩阵分解和协同过滤推荐方法。
关键词
信息推荐
神经网络
降噪自编码器
词向量
参数冷启动
Keywords
information recommendation
neural network
Denoising Auto-encoder （DAE）
word vector
cold start of parameter
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据降维与精确欧氏局部敏感哈希的k近邻推荐方法
郭
喻
栋
郭
志刚
陈刚
魏晗
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017
5
下载PDF
职称材料
2
基于降噪自编码器网络与词向量的信息推荐方法
郭
喻
栋
郭
志刚
席耀一
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
下载PDF
职称材料
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