【摘 要】
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近年来时间信息越来越多的被应用到推荐系统中,但是大部分研究很少把相似性随时间的衰减融入到矩阵分解当中.用户近期的行为相比用户很久之前的行为,更能体现用户现在的兴趣.
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海现代光学系统重点实验室; 上海交通大学计算机科学与技术系;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61272438;61472253)资助;上海市科委项目(14511107702)资助;高等学校博士学科点专项科研博导基金项目(20113120110008)资助;上海重点科技攻关项目(14511107902)资助;上海市工程中心建设项目(GCZX14014)资助;上海市一流学科建设项目(XTKX2012)资助;沪江基金研究基地专项(C14001)资助
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近年来时间信息越来越多的被应用到推荐系统中,但是大部分研究很少把相似性随时间的衰减融入到矩阵分解当中.用户近期的行为相比用户很久之前的行为,更能体现用户现在的兴趣.因此提出一种融合相似性衰减的矩阵分解算法,本算法把时间信息融入到相似性的计算当中,通过基于时间的协同过滤算法计算用户-用户相似性和物品-物品的相似性,并把此相似性的值作为误差函数的初始值.然后利用矩阵分解的方法计算出用户-用户,物品-物品之间的相似性,并把此相似性的值作为预测值.最后,我们利用初始值和预测值的差来构建误差函数.为了最小化误差函数,我们利用随机梯度下降法,进行迭代训练模型.在Movie Lens上的实验结果表明,提出的推荐算法在一定程度上提高了推荐结果的准确性.
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