融入用户与物品特征信息的动态RSVD算法

• 作者: 何明 杜永萍 霍淑华 黄亮
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 协同过滤 RSVD
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 第二十届全国信息检索学术会议(CCTR 2014)论文选登
• 页码范围: 24-30
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2015.01.004

摘要

对基于奇异值分解的协同过滤推荐算法RSVD进行研究和改进,在算法中分别融入了用户评分的时间信息,用户特征信息与物品特征信息,加入了用户与物品的时间偏置、用户注册信息偏置、物品特征信息偏置等,提出了一种改进算法:FeatureTRSVD算法.在Movielen-10M数据集上的实验结果和t-检验结果表明,这种改进算法显著提高了系统的性能,其MAE值达到0.670 0,RMSE值达到0.854 8.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何明	北京工业大学计算机学院	21	333	9.0	18.0
2	杜永萍	北京工业大学计算机学院	32	389	9.0	19.0
3	霍淑华	北京工业大学计算机学院	1	4	1.0	1.0
4	黄亮	北京工业大学计算机学院	4	55	4.0	4.0