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基于PureSVD模型的协同过滤主动采样
基于PureSVD模型的协同过滤主动采样
作者:
丁伟峰
郑小林
陈德人
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
推荐系统
冷启动
主动学习
摘要:
提出了一种最大化参数变化的主动采样方法,可快速捕捉推荐系统中新用户的兴趣偏好.该方法在纯奇异值分解(PureSVD)模型的基础上,选取最大化模型参数变化的样本,然后向新用户查询样本物品的评分.得到的评分用来训练用户的纯奇异值分解模型参数,进而提供推荐列表.基于贪婪法提出了一种快速的近似采样算法,能在可接受的时间内得到采样列表.实验结果证明,在Movielens数据集上,该方法能在Top-N的标准下使用较小的样本,有效地提高了学习新用户偏好的效率.
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(/年)
文献信息
篇名
基于PureSVD模型的协同过滤主动采样
来源期刊
北京邮电大学学报
学科
工学
关键词
推荐系统
冷启动
主动学习
年,卷(期)
2013,(4)
所属期刊栏目
论文
研究方向
页码范围
23-26
页数
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.13190/jbupt.201304.21.047
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
陈德人
浙江大学计算机科学与技术学院
84
666
13.0
21.0
2
郑小林
浙江大学计算机科学与技术学院
31
301
11.0
16.0
3
丁伟峰
浙江大学计算机科学与技术学院
1
5
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1.0
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冷启动
主动学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京邮电大学学报
主办单位:
北京邮电大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1007-5321
CN:
11-3570/TN
开本:
大16开
出版地:
北京海淀区西土城路10号
邮发代号:
2-648
创刊时间:
1960
语种:
chi
出版文献量(篇)
3472
总下载数(次)
19
总被引数(次)
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