【摘 要】
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推荐系统的核心包括推荐算法及其所依赖的大数据。推荐算法的高效计算,是实现实时人机交互的基本要求。在各种推荐算法中,SVD＋＋算法因其特殊优点而得到广泛应用。但是,大数据背
【机 构】
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太原理工大学信息工程学院,昆士兰科技大学电机工程及计算机科学学院
【基金项目】
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山西省国际合作项目(2015081007);2016年太原理工大学教改项目(24);山西省优秀人才科技创新项目(201605D211021)~~
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推荐系统的核心包括推荐算法及其所依赖的大数据。推荐算法的高效计算,是实现实时人机交互的基本要求。在各种推荐算法中,SVD＋＋算法因其特殊优点而得到广泛应用。但是,大数据背景下SVD＋＋推荐算法的突出问题是计算效率低,难以满足实时人机交互要求。为解决这一问题,提出一种新的方法来提高SVD＋＋推荐算法的计算效率,其核心是采用新的学习率函数对目标函数的指标进行优化。该学习率函数结合指数函数和一次函数的升降速率特点,具有初期值大、中期下降迅速以及后期值小且变化缓慢的特点。仿真实验证明了该方法的有效性。
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