电子商务中隐空间多源迁移协同过滤

• 作者: 丁佩芬 文世挺 龚松杰
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 协同过滤推荐 稀疏性 多源迁移学习 隐空间
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 711-716
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.03.015

摘要

评分数据的极端稀疏性是制约协同过滤(CF)算法在电子商务推荐中有效应用的关键瓶颈.为此,提出一种新颖的隐空间多源迁移协同过滤(latent multi-source transfer collaborative filtering,LMTCF)方法,在某个优化的隐子空间内,LMTCF桥接多个用户/项目源领域隐因子,并保留目标数据的局部几何结构,从而更好地解决协同过滤中存在的数据稀疏性问题,且还能有效克服现有方法存在的负迁移和迁移不充分的问题.在实际基准数据集上的实验结果显示了所提方法明显优于现有相关方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚松杰		22	106	6.0	9.0
2	丁佩芬		17	96	6.0	9.0
3	文世挺	浙江大学宁波理工学院信息科学与工程学院	1	2	1.0	1.0