基于上下文多维度的移动用户偏好动态分析方法
[Abstract]:Due to the introduction of context data in the dynamic analysis of mobile user preferences, the original user-item two-dimensional matrix will be extended to the user-project-context three-dimensional matrix. According to the theory of low rank decomposition of multidimensional matrix, the analysis of data can be simplified, but the self-learning method of dynamic analysis of mobile user preference does not make full use of the low rank decomposition of multidimensional matrix. In order to solve this problem, a self-learning method of Zhang Liang low rank decomposition based on multi-dimension context is proposed. This method is based on the parallel factorization property of Zhang Liang, which speeds up the convergence of the algorithm and reduces the complexity of data analysis. Simulation results verify the effectiveness of the algorithm in the estimation accuracy of mobile user preferences.
【作者单位】： 江苏省流通现代化传感网工程技术研究开发中心;南京大学信息管理学院;
【基金】：江苏省国内高级访问学者计划(2014FX024) 江苏高校品牌专业建设工程一期A类项目(PPZY2015A096) 江苏省教育厅流通现代化传感网研发中心基金项目(2010-4)资助
【分类号】：TN929.5;TP393.01
【参考文献】
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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，本文编号：2162906
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