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题名基于动态矩阵分解模型的电影推荐系统研究
被引量：3
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作者
王璇
杜宇超
杜军
邹军
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机构
南京信息职业技术学院电子信息工程学院
加州大学圣地亚哥分校电子与计算机工程系
中兴通讯股份有限公司
清华大学电机工程与应用电子技术系
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出处
《电子器件》
CAS
北大核心
2022年第2期483-489,共7页
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基金
国家级职业教育教师教学创新团队课题(YB2020080102)
江苏省职业教育教师教学创新团队支持项目(BZ150706)
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文摘
推荐系统已成为电子商务企业吸引客户、实现盈利的有效技术支持,它能够根据用户的网络点击数据预测其偏好,做出个性化推荐。研究了一个基于动态矩阵分解模型的NETFLIX电影推荐系统。该系统通过训练一个来自NETFLIX平台、包含9000部电影历史评分的数据集进行预测评分。核心算法包括运用矩阵分解(Matrix Factorization,MF)建立有效的数据处理模型,以及使用随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)训练该模型。数据集采用稀疏矩阵存储,以节省空间。在训练过程中,对预测评分增加了特定的偏向值。该系统与市场同类产品相比拥有更高的预测准确度,并向电影观众推荐符合他们喜好的电影,能极大地提高电影观看票房值。
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关键词
电影推荐系统
动态矩阵分解模型
随机梯度下降算法
稀疏矩阵
预测评分
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Keywords
movie recommendation system
dynamic matrix factorization(MF)model
stochastic gradient descent(SGD)algorithm
sparse matrices
rating prediction
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
J943.12
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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