一种基于多正则化参数的矩阵分解推荐算法

发布时间：2018-05-27 21:44

  本文选题：推荐系统 + 协同过滤　； 参考：《计算机工程与应用》2017年03期

【摘要】：基于梯度下降矩阵分解模型的协同过滤推荐算法需要利用正则化技术对问题加以约束。损失函数中的正则化参数能够提高模型的预测精度,防止训练过拟合,并可以在二者间调节,使二者平衡。提出了一种多正则化参数的方法,根据用户的活跃度或者项目的流行度确定正则化参数的值,能在不同评分数量的用户或者项目上防止训练过拟合,同时可以得到更好的预测精度。实验结果验证了算法的正确性和有效性。
[Abstract]:Collaborative filtering recommendation algorithm based on gradient descent matrix decomposition model needs to be constrained by regularization technique. The regularization parameters in the loss function can improve the prediction accuracy of the model, prevent the training from overfitting, and can be adjusted between the two to make the two balanced. In this paper, a method of multiple regularization parameters is proposed to determine the values of regularization parameters according to the user's activity or the popularity of the item, so as to prevent the over-training of users or items with different scores. At the same time, better prediction accuracy can be obtained. Experimental results show that the algorithm is correct and effective.
【作者单位】： 福州大学数学与计算机科学学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61473089)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1943889