【摘 要】
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针对协同过滤算法存在的数据稀疏和忽视用户喜好多主题的问题,提出了基于主题模型的矩阵分解推荐算法,将标签、主题模型融合到了矩阵分解模型当中。该方法首先根据物品的标签
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费资助项目(JD1413)
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针对协同过滤算法存在的数据稀疏和忽视用户喜好多主题的问题,提出了基于主题模型的矩阵分解推荐算法,将标签、主题模型融合到了矩阵分解模型当中。该方法首先根据物品的标签提取物品的主题特征,用物品主题特征向量表达该物品,然后通过相似度计算方法得到每个物品的最近邻,最后用基于最近邻的正则化项来改进矩阵分解模型。在实验分析中,选择了不同的主题数进行比较,并且在潜在因子数不同的情况下,对比了该算法和潜在因子模型、正则化奇异值分解推荐算法。实验结果表明,改进算法能够降低预测评分的均方根误差,提高评分预测的准确度。
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