【摘 要】
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在预测推荐系统中用户和项目构成的高维稀疏矩阵中的缺失值时,通常采用随机梯度下降算法对构造的隐因子(LF)模型进行求解,由于在求解过程中,学习速率始终保持不变,这使得在模
【基金项目】
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四川省教育厅重点项目(15ZA048);西华师范大学英才基金资助课题(17YC150);国家级大学生创新创业训练计划(201510638047)
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在预测推荐系统中用户和项目构成的高维稀疏矩阵中的缺失值时,通常采用随机梯度下降算法对构造的隐因子(LF)模型进行求解,由于在求解过程中,学习速率始终保持不变,这使得在模型训练过程中模型的性能有所损失。因此,本文将构造一种带有自适应学习率的随机梯度下降算法的LF模型(ADA_LF)来处理推荐系统中的高维稀疏矩阵。采用大型工业数据集对模型进行实验测试,结果表明,采用ADA_SGD算法构建的LF模型在收敛速率、预测精度上都有明显提升,提高了模型的性能。
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