基于标签的矩阵分解推荐算法

发布时间：2018-08-12 09:15

【摘要】：基于标签的推荐算法已成为研究热点,现有相关研究集中在利用标签改进协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法,鲜有研究把标签引入更先进的矩阵分解推荐算法。而现有矩阵分解推荐算法大多使用商品类别作为因子向量对用户偏好和商品特征建模,限制了其精度的提升。使用标签构建因子向量,提出一种新的基于标签的矩阵分解推荐算法。经过真实数据检测,提出的推荐算法较以往基于类别的矩阵分解算法在精度上有了显著提升。
[Abstract]:Tag based recommendation algorithm has become a research hotspot. The existing research focuses on the use of tags to improve collaborative filtering recommendation algorithm and content-based recommendation algorithm, and few studies have introduced label into more advanced matrix decomposition recommendation algorithm. However, most of the existing matrix decomposition and recommendation algorithms use commodity categories as factor vectors to model user preferences and commodity features, which limits the improvement of their accuracy. A new matrix factorization and recommendation algorithm based on label is proposed by using label to construct factor vector. After real data detection, the proposed recommendation algorithm has a significant improvement in accuracy compared with the previous classification-based matrix decomposition algorithm.
【作者单位】： 上海大学管理学院;
【基金】：上海高校青年教师培养计划资助项目(N.37-0129-15-201) 上海市自然科学基金资助项目(16ZR1447100)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2178614