【摘 要】
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[目的]基于丰富的元数据和评分数据,提出一种融合网络表示学习与XGBoost的评分预测模型——N2V_XGBo[方法]提取并融合元数据和评分数据的相似性权重,构建同质关系网络;利用网
【机 构】
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合肥工业大学管理学院 合肥230009;过程优化与智能决策教育部重点实验室 合肥230009
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[目的]基于丰富的元数据和评分数据,提出一种融合网络表示学习与XGBoost的评分预测模型——N2V_XGBo[方法]提取并融合元数据和评分数据的相似性权重,构建同质关系网络;利用网络表示学习自动提取用户和项目特征,再将提取的特征作为XGBoost的输入,迭代训练获得最佳的评分预测模型.[结果]实验表明,N2V XGB模型的MAE和RMSE分别为0.686 7、0.873 7,低于4种主要的对比模型.[局限]N2V_XGB模型未能很好地利用时间特征信息,评分结果没有反映时序变化.[结论]N2V XGB模型将网络表示学习与XGBoost算法进行有效融合,能够缓解数据稀疏,提高用户评分的预测精度.
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