【摘 要】
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非负矩阵三因子分解是潜在因子模型中的重要组成部分。由于该算法能将原始数据矩阵分解为三个相互约束的潜因子矩阵,其广泛应用于推荐系统、迁移学习等研究领域。但目前还没有非负矩阵三因子分解的可解释性方面的研究工作。鉴于此,将用户评论文本信息当作先验知识,设计了一种基于先验知识的非负矩阵半可解释三因子分解(PE-NMTF)。具体地说,首先利用情感分析技术提取用户评论文本信息的情感极性偏好,然后重新更改了非负
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非负矩阵三因子分解是潜在因子模型中的重要组成部分。由于该算法能将原始数据矩阵分解为三个相互约束的潜因子矩阵,其广泛应用于推荐系统、迁移学习等研究领域。但目前还没有非负矩阵三因子分解的可解释性方面的研究工作。鉴于此,将用户评论文本信息当作先验知识,设计了一种基于先验知识的非负矩阵半可解释三因子分解(PE-NMTF)。具体地说,首先利用情感分析技术提取用户评论文本信息的情感极性偏好,然后重新更改了非负矩阵三因子分解算法的目标函数和更新公式,巧妙的将先验知识嵌入到算法当中。最后在推荐系统冷启动任务的Yel
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