基于差值矩阵分解的推荐算法

• 作者: 刘文斌 成鹏
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐算法 矩阵分解 差值矩阵分解
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 69-72,77
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4296字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.03.013

摘要

矩阵分解已经成为预测用户对物品评分的一种常用方法.传统的矩阵分解技术没有考虑到用户评分之间的差异性,针对上述问题在矩阵分解的基础上,提出差值矩阵分解模型.算法将每个用户对物品的评分减去与其社会属性相似用户对该物品评分的平均分,得到一个差值矩阵,然后对差值矩阵进行分解.在Movielens 1M数据集的实验结果表明,该算法的预测精度较贝叶斯概率矩阵分解、矩阵分解、融合用户属性的隐语义模型都有较为明显的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘文斌	温州大学数理与电子信息工程学院	36	152	6.0	11.0
2	成鹏	温州大学数理与电子信息工程学院	2	6	2.0	2.0