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摘要:
针对隐式反馈场景下的推荐问题以及如何融入用户物品的上下文信息来进行推荐,提出了一种结合Pairwise排序学习与因子分解机的隐式反馈推荐模型.首先借鉴排序学习中Pairwise的方法解决隐式反馈负反馈缺失的问题,然后选择因子分解机作为排序函数来建模用户的上下文信息,从优化物品排序的角度出发建模用户偏好,进而针对不同用户进行个性化推荐.最终实验也表明,所提出模型在排序指标MAP和NDCG上都要优于其他3种对比算法,在解决隐式反馈下推荐问题的同时,可以利用用户的上下文信息进一步提高推荐的准确度.
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内容分析
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文献信息
篇名 隐式反馈场景下基于Pairwise排序学习的因子分解机算法
来源期刊 科学技术与工程 学科 工学
关键词 隐式反馈 上下文 个性化推荐 排序学习 因子分解机
年,卷(期) 2018,(16) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 217-222
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 4948字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-1815.2018.16.034
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 库涛 中国科学院沈阳自动化研究所 12 121 6.0 11.0
2 靳冠坤 中国科学院沈阳自动化研究所 2 2 1.0 1.0
6 温广波 渤海造船厂集团有限公司科技与信息部 1 2 1.0 1.0
7 贾敬崧 中国科学院沈阳自动化研究所 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
隐式反馈
上下文
个性化推荐
排序学习
因子分解机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科学技术与工程
旬刊
1671-1815
11-4688/T
大16开
北京市海淀区学院南路86号
2-734
2001
chi
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83
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