融合AOBPR和SVD++的排序推荐算法

• 作者: 何灵敏 杜民双
• 来源期刊: 中国计量大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 协同过滤 隐式反馈 显式反馈 矩阵分解
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 59-63
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 3583字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-2835.2018.01.011

摘要

针对BPR模型收敛速度慢的问题,Randle S提出一种非均匀采样非隐式反馈数据方法AOBPR模型来加快收敛速度,可是该算法只能利用隐式反馈数据.为了改进其算法的不足,我们提出了一种将AOB-PR模型与经典的基于矩阵分解的SVD++算法相结合的算法AOBPR_SVD++.改进后的算法不仅能利用隐式反馈数据也能利用显式反馈数据.最后通过在两个真实数据集中进行实验验证,表明改进后的算法可以获得更好的推荐效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何灵敏	中国计量大学信息工程学院	21	62	5.0	6.0
2	杜民双	中国计量大学信息工程学院	2	2	1.0	1.0