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基于置信度加权的单类协同过滤推荐算法
被引量：
6
1
作者
郭伟
王佳伟
+1 位作者
唐晓亮
洪倩
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第12期3618-3623,3627,共7页
针对推荐系统中单类协同过滤(OCCF)可解释性差、数据噪声多的缺陷,提出了一种基于置信度加权的单类协同过滤推荐算法。算法通过置信度函数将用户隐性反馈映射为置信概率,并将该函数集成到隐性反馈推荐模型(IFRM)框架中,形成了隐性反馈...
针对推荐系统中单类协同过滤(OCCF)可解释性差、数据噪声多的缺陷,提出了一种基于置信度加权的单类协同过滤推荐算法。算法通过置信度函数将用户隐性反馈映射为置信概率,并将该函数集成到隐性反馈推荐模型(IFRM)框架中,形成了隐性反馈置信度加权推荐模型(CWIFRM);在此基础上,针对CWIFRM基于随机梯度下降提出了异构置信度优化算法。实验结果表明,该模型在多个数据集上都具有更好的推荐效果,异构置信度优化算法使推荐质量得到了进一步提高,验证了CWIFRM具有较强的适用性、可解释性和抗噪声能力。
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关键词
推荐系统
单类协同过滤
隐性反馈
置信度加权
异构置信度优化
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职称材料
题名
基于置信度加权的单类协同过滤推荐算法
被引量：
6
1
作者
郭伟
王佳伟
唐晓亮
洪倩
机构
辽宁工程技术大学软件学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第12期3618-3623,3627,共7页
基金
辽宁省教育厅一般项目(L2015216)
国家自然科学基金青年基金资助项目(61401185)
文摘
针对推荐系统中单类协同过滤(OCCF)可解释性差、数据噪声多的缺陷,提出了一种基于置信度加权的单类协同过滤推荐算法。算法通过置信度函数将用户隐性反馈映射为置信概率,并将该函数集成到隐性反馈推荐模型(IFRM)框架中,形成了隐性反馈置信度加权推荐模型(CWIFRM);在此基础上,针对CWIFRM基于随机梯度下降提出了异构置信度优化算法。实验结果表明,该模型在多个数据集上都具有更好的推荐效果,异构置信度优化算法使推荐质量得到了进一步提高,验证了CWIFRM具有较强的适用性、可解释性和抗噪声能力。
关键词
推荐系统
单类协同过滤
隐性反馈
置信度加权
异构置信度优化
Keywords
recommender
system
one-class
collaborative
filtering
implicit
feedback
confidence
weighting
heterogeneousconfidence
optimization
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于置信度加权的单类协同过滤推荐算法
郭伟
王佳伟
唐晓亮
洪倩
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018
6
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