基于张量分解的上下文个性化推荐算法研究与优化

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可用数字信息的数量和互联网访问者数量的爆炸性增长带来了信息过载问题,阻碍了用户迅速及时的访问Internet上感兴趣的物品。推荐系统的目标是根据用户需求结合用户历史偏好,为用户推荐满足其需求的物品或产品。尽管目前在该领域已经有大量研究,但是大多数现有方法侧重于向用户推荐最相关的物品,而不考虑任何其他信息,例如时间或同伴等。事实上,用户对物品的选择会随时间、天气(上下文信息)等因素变化,在推荐过程中考虑上下文信息,有利于产生更精准的推荐。本文主要研究上下文信息对推荐精度的影响。首先对当前传统推荐算法以及上下文感知推荐算法的相关技术与基础理论进行介绍,并在基于偏置张量分解的上下文感知推荐算法的基础上展开研究。为解决当前基于偏置张量分解的上下文感知推荐算法中存在的问题,提出了两种有效的改进算法:(1)针对当前上下文感知推荐算法存在的冷启动问题,本文将具有相同属性的物品通过偏置项进行关联,在推荐模型中考虑物品属性,提出一种融合物品属性的偏置张量分解上下文感知推荐算法。针对模型中的物品偏置,根据物品属性将物品偏置建模为与物品属性相关的偏置项,相同属性的物品共享同一偏置项,研究物品属性对物品评分偏置的影响;针对模型中的用户偏置,考虑物品属性信息对用户偏置的影响,研究用户对某一类型物品的喜好程度并基于此对评分进行预测,以提高算法推荐精度。(2)用户评分以及物品评分随时间具有较大波动。为解决评分数据随时间具有较大波动的问题,本文在基于偏置张量分解的推荐算法的基础上提出一种基于时变偏置张量分解的上下文感知推荐算法。针对用户评分随时间具有较大波动的问题,将用户偏置建模为随时间变化的函数以更好捕捉用户评分变化;针对模型中的物品评分随时间波动的问题,认为在较短时间内,物品偏置不会发生较大变化。根据不同时间段将整个评分区间划分多个较小时间区间,研究各个小区间的评分变化情况,以更准确的预测评分。本文在公开数据集上对所提出的算法进行验证。实验结果表明,本文提出的融合物品属性的偏置张量分解上下文感知推荐算法与其他算法相比具有较好的精度,同时优于融合物品属性的其他算法。此外,本文提出的基于时变偏置张量分解的上下文感知推荐算法与其它算法相比推荐精度较高,同时该算法与研究时变的最新推荐算法相比也得到较好的推荐精度。实验表明,本文提出的两种改进的上下文感知推荐算法均有效提高了算法的推荐精度。
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