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耦合辅助信息的矩阵分解推荐模型

Matrix factorization recommendation model based on side information
蒋伟
秦志光
电子科技大学 信息与软件工程学院, 成都 610054

摘要

近十年来,协同过滤(CF)推荐系统成功地为用户提供了个性化的产品和服务。然而,用户—物品矩阵的稀疏性、推荐精度不高等问题仍然是一个挑战。针对这些问题,在矩阵分解模型基础上,提出了耦合用户和物品辅助信息的矩阵分解混合协同过滤框架;然后,基于此框架又提出了耦合物品属性信息相似度(COS)的过滤模型。大规模真实数据集上的实验表明,该模型不但可以有效解决物品相似度度量问题,而且相比传统方法,尤其是在物品特征非常稀疏的情况下,推荐准确性得到了有效改进。

基金项目

四川省科技计划资助项目(2015JY0178,2014GZ0109,2015KZ002,2015JY0030)
国家自然科学基金资助项目(61472064)
中央高校基本科研基金资助项目(ZYGX2014J051,ZYGX2014J066)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.03.0206
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2900-2906
文章编号: 1001-3695(2019)10-004-2900-07

发布历史

[2019-10-05] 印刷出版

引用本文

蒋伟, 秦志光. 耦合辅助信息的矩阵分解推荐模型 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (10): 2900-2906. (Jiang Wei, Qin Zhiguang. Matrix factorization recommendation model based on side information [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (10): 2900-2906. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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