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基于卷积神经网络与约束概率矩阵分解的推荐算法.pdf
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基于卷积神经网络与约束概率矩阵分解的推荐算法.pdf
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论文研究-基于信任和概率矩阵分解的协同推荐算法研究.pdf
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为了解决推荐系统的冷启动和数据稀疏性问题,研究人员利用用户之间的信任关系提出了多种基于信任的协同推荐算法,这些方法提高了推荐覆盖率,然而推荐精确度却有所降低。综合考虑用户之间的信任关系和用户的潜在特征,提出了基于信任和概率矩阵分解的协同推荐算法,通过融入用户的相似性、影响力、专业性等知识计算用户之间不对称的信任关系,结合概率矩阵分解模型进行评分预测。最后在数据集上进行实验测试评估,实验表明该算法可
基于状态空间模型和概率矩阵分解的推荐算法
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传统的矩阵分解算法在时间上将全部训练数据作为整体进行计算以获得用户兴趣特征,忽略了用户兴趣漂移问题。针对此问题,提出一种基于状态空间模型和概率矩阵分解的推荐算法。首先将用户兴趣特征向量与用户评分数据的矩阵分解映射到线性高斯状态空间中;然后使用EM算法和卡尔曼滤波器对模型参数进行动态求解;最后根据前后获得用户兴趣特征向量确认用户兴趣是否发生漂移,并进行相应推荐。实验结果表明,该算法与传统的矩阵分解推
基于近邻模型与概率矩阵分解的高校选课推荐算法
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为研究高校教务信息管理系统中学生自主在线选课的个性化推荐问题,采用基于近邻模型与概率矩阵分解相融合的改进算法.通过衡量学生(选课)之间的相似关系寻找相似学生(选课),再将与学生(选课)相似性最大的邻居集合应用到基于概率矩阵分解的协同过滤推荐算法中,最终依据预测评分值和限制条件给出Top-K推荐结果排序.原型系统测试实验结果表明:改进算法更适用于高校选课推荐应用,并能够有效地解决数据稀疏问题.
大数据-算法-混合用户行为建模的概率矩阵分解推荐算法.pdf
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一种基于PLS的概率神经网络分类算法.pdf
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论文研究-基于标签的矩阵分解推荐算法.pdf
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论文研究-基于随机梯度矩阵分解的社会网络推荐算法.pdf
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为了进一步提高系统推荐的准确性,将用户间的社交网络作为辅助信息,提出了一种基于矩阵分解的社会推荐算法。该算法将社交网络与用户评分矩阵构成一个大的矩阵,采用一种随机梯度下降法对该矩阵进行分解。最后通过...
基于深度学习的正则化矩阵分解推荐系统.pdf
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基于显式与隐式反馈信息的概率矩阵分解推荐 (2015年)
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针对现有的基于用户显式反馈信息的推荐系统推荐准确率不高的问题,提出了一种基于显式与隐式反馈信息的概率矩阵分解推荐方法。该方法综合考虑了显示反馈信息和隐式反馈信息,在对用户信任关系矩阵和商品评分矩阵进行概率分解的同时加入了用户评分记录的隐式反馈信息,优化训练模型参数,为用户提供精确的预测评分。实验结果表明,该方法可以有效地获得用户偏好,产生大量的准确度高的推荐。
基于信任机制下概率矩阵分解的用户评分预测.pdf
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针对个性化推荐过程中高维稀疏性问题,提出一种将奇异值分解技术和带偏置概率矩阵分解相结合的推荐方法。利用SVD算法初始化用户项目潜在因子向量,避免因随机赋值使得函数陷入局部最优解;接着将用户项目的偏置信息融入到概率矩阵分解算法中,同时为了提升训练速度和推荐精度,通过动量加速的迷你批量梯度下降(mini batch gradient descent,miniBGD)来训练;最后利用分解后的两个低维矩阵
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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,...
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