【摘 要】
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现有的一些算法引入了隐语义模型克服数据稀缺带来的问题,为用户提供更有效的推荐。一般情况下,这些方法通过线性组合若干多项式,引入相应参数平衡各个部分比重,以构造优化函
【基金项目】
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江苏省高等学校自然科学研究基金(18JBK520011),镇江市重点研发计划-社会发展(SH2019021)
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现有的一些算法引入了隐语义模型克服数据稀缺带来的问题,为用户提供更有效的推荐。一般情况下,这些方法通过线性组合若干多项式,引入相应参数平衡各个部分比重,以构造优化函数,最终达到最小评分误差或实现最大的偏好等目的。经典模型通常只考虑用户对某一产品的预测评分和实际评分差异(即,一阶评分距离),忽略了其在不同产品上的预测评分与实际评分之间的差值(即,二阶评分距离)。因此,高阶评分距离模型同时将两种距离集成到算法之中,并使用随机梯度下降法求解目标函数。可是,上述优化函数中的相关参数往往是手动设置,而且随机梯度下降
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