一种基于标签迁移学习的改进正则化奇异值分解推荐算法

发布时间：2018-05-03 09:09

  本文选题：计算机网络 + 推荐系统　； 参考：《电子与信息学报》2013年12期

【摘要】：基于正则化奇异值分解(RSVD)的推荐算法在预测准确性上具有明显优势,但存在计算量大的缺点,一定程度上限制了其在实际工程中的应用。针对这个问题,该文提出一种基于标签迁移学习的改进RSVD推荐算法,在相对稠密的辅助数据集合上根据标签信息来提取用户/项目特征,然后将用户/项目特征应用到RSVD算法中,在目标数据集合上进行评分预测。在MovieLens数据集合上的实验结果表明,该算法能够缓解数据稀疏性问题,显著降低预测误差(约0.01 RMSE),同时减少约50%的训练时间。
[Abstract]:The recommendation algorithm based on regularized singular value decomposition (RSVD) has obvious advantages in prediction accuracy, but it has the disadvantage of large computation, which limits its application in practical engineering to a certain extent. To solve this problem, this paper proposes an improved RSVD recommendation algorithm based on tag migration learning, which extracts user / item features based on tag information on a relatively dense set of auxiliary data. Then the user / item feature is applied to the RSVD algorithm to predict the score on the target data set. The experimental results on the MovieLens data set show that the algorithm can alleviate the problem of data sparsity and significantly reduce the prediction error (about 0.01RMSE) and reduce the training time by about 50%.
【作者单位】： 国家数字交换系统工程技术研究中心;清华大学软件工程学院;
【基金】：国家973计划项目(2012CB315901) 国家863计划项目(2011AA01 A103)资助课题
【分类号】：TP393.01

【参考文献】

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【共引文献】

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5 高e，

本文编号：1837894