基于推荐系统时间敏感的因子模型算法研究

• 作者: 李忠武 王辉 魏再超
• 来源期刊: 电子商务
• 关键词: 矩阵因子分解 基准预测 用户偏置 建模
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 55-56,89
• 页数: 3页
• 字数: 5017字
• 语种: 中文

摘要

推荐系统的协同过滤算法[1]已经得到了人们的普遍关注并取得了很大的进展.协同过滤算法在Netflix推荐系统比赛中起到了核心作用,无疑又增加了它的知名度.矩阵因子分解技术已经成为实现协同过滤算法的首选.在矩阵因子分解技术中存在用户的爱好存时间变化.同时,由于用户的爱好是不断变化的,他们甚至重新选择他们的爱好.这就导致一个因子模型的产生,该模型考虑了时间效应信息用以更好地描述用户的行为.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李忠武	保山学院信息学院	41	96	4.0	9.0
2	魏再超		11	14	2.0	3.0
3	王辉		4	7	1.0	2.0