【摘 要】
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隐语义模型(LFM)是推荐系统中应用比较广泛的模型之一。其核心思想是通过隐含特征联系用户兴趣和物品,得到用户对物品偏好关系的目标函数,然后通过随机梯度下降法求得最优解,
【基金项目】
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北京市社会科学基金项目“‘互联网+’环境下北京公共信息流动机制及协同获取模式研究”(No.16SRB021).
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隐语义模型(LFM)是推荐系统中应用比较广泛的模型之一。其核心思想是通过隐含特征联系用户兴趣和物品,得到用户对物品偏好关系的目标函数,然后通过随机梯度下降法求得最优解,从而个性化地对用户进行物品的推荐。但是计算过程中随机梯度下降法会造成目标函数值震荡的比较剧烈,准确度欠缺,所以提出对目标函数优化选择用小批量梯度下降法,建立基于小批量梯度下降法的个性化推荐模型,减少目标函数最优解的随机性,提高准确度,减少运行时间,从而达到提高个性化推荐质量的目的。实验数据采用Movielens数据集,Python作为工具,
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