【摘 要】
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在推荐系统的算法中,传统的矩阵分解模型虽然解决了评分矩阵的稀疏性问题,但建模时的损失函数只考虑了用户和物品的隐向量,并不能很好地表示用户对物品的喜好特征问题,为了解
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学
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在推荐系统的算法中,传统的矩阵分解模型虽然解决了评分矩阵的稀疏性问题,但建模时的损失函数只考虑了用户和物品的隐向量,并不能很好地表示用户对物品的喜好特征问题,为了解决这个问题,提出了一种可以在用户的隐向量部分里面增加该用户评价过的物品的信息的矩阵分解办法。首先,把矩阵分解和不对称因子模型的各自优点相结合,在用户的隐向量表示中加入相关物品的隐向量来表达,使得在矩阵分解部分求出的用户隐向量和物品的隐向量能够更加准确地描述出相应的用户和物品;然后,评分预测时,使用该用户的隐向量与预测物品的隐向量来计算用户间和物
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