基于矩阵分解的兴趣点推荐算法研究

• 作者: 孙海威 常泉 曹曦文 李思培 钟绍波 高云云
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐技术 矩阵分解 wALS算法
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 36-38
• 页数: 3页
• 分类号: TP312
• 字数: 3119字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.161572

摘要

单类协同过滤面临的主要问题是:仅仅正例数据能够被观察到,类高度不平衡,大量数据点丢失.为解决该问题,基于迭代最小二乘法,采用一种加权的带正则化项的单类协同过滤算法,即wALS算法.通过在真实的Four-square、Movie Lens数据集上进行验证,证明了这种算法性能优于其它几个经典的单类协同过滤算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹曦文	江苏大学计算机科学与通信工程学院	7	7	1.0	1.0
2	孙海威	江苏大学计算机科学与通信工程学院	5	6	2.0	2.0
3	高云云	江苏大学计算机科学与通信工程学院	2	0	0.0	0.0
4	李思培	江苏大学计算机科学与通信工程学院	2	0	0.0	0.0
5	钟绍波	江苏大学计算机科学与通信工程学院	1	0	0.0	0.0
6	常泉		1	0	0.0	0.0