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基于标签自适应选择的矩阵分解推荐算法
被引量：
3
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作者
宋威
李雪松
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2018年第10期1731-1736,共6页
将标签融入矩阵分解方法是当前推荐系统研究的热点。提出了一种基于标签自适应选择的矩阵分解推荐算法。首先,提出了标签-评分稀疏系数,较好地平衡了推荐过程中潜在特征与标签的使用问题。其次,利用标签的次数来计算标签向量,体现了标...
将标签融入矩阵分解方法是当前推荐系统研究的热点。提出了一种基于标签自适应选择的矩阵分解推荐算法。首先,提出了标签-评分稀疏系数,较好地平衡了推荐过程中潜在特征与标签的使用问题。其次,利用标签的次数来计算标签向量,体现了标签的不同频率对不同物品的影响。最后,给出了算法的总体描述。实验结果表明,算法具有较高的推荐精度和较快的收敛速度。
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关键词
推荐系统
矩阵分解
隐语义模型
标签
自
适应
选择
标签
-评分稀疏系数
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职称材料
题名
基于标签自适应选择的矩阵分解推荐算法
被引量：
3
1
作者
宋威
李雪松
机构
北方工业大学计算机学院
大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2018年第10期1731-1736,共6页
基金
北京市自然科学基金(4162022)
北京市科技计划项目(D161100005216002)
北京市优秀人才青年拔尖个人项目(2015000026833ZK04)
文摘
将标签融入矩阵分解方法是当前推荐系统研究的热点。提出了一种基于标签自适应选择的矩阵分解推荐算法。首先,提出了标签-评分稀疏系数,较好地平衡了推荐过程中潜在特征与标签的使用问题。其次,利用标签的次数来计算标签向量,体现了标签的不同频率对不同物品的影响。最后,给出了算法的总体描述。实验结果表明,算法具有较高的推荐精度和较快的收敛速度。
关键词
推荐系统
矩阵分解
隐语义模型
标签
自
适应
选择
标签
-评分稀疏系数
Keywords
recommendation system
matrix factorization
latent factor model
adaptive tag selection
tag-rating sparsity coefficient
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于标签自适应选择的矩阵分解推荐算法
宋威
李雪松
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2018
3
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