【摘 要】
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现有社会标签推荐技术存在数据稀疏、时间复杂度高以及可解释性低等问题,鉴于此,提出基于概率矩阵分解（PMF）进行潜在特征因子联合分解的标签推荐算法（TagRec-UPMF）,它结合用户、
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,中南大学软件学院,湖南财政经济学院网络化系统研究所
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目(2012BAH08B00);国家自然科学基金资助项目(61073105);国家自然科学青年基金资助项目(61202095);计算机应用技术湖南省“十二五”重点建设学科资助项目;信息技术与信息安全湖南省普通高等学校重点实验室资助项目~~
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现有社会标签推荐技术存在数据稀疏、时间复杂度高以及可解释性低等问题,鉴于此,提出基于概率矩阵分解（PMF）进行潜在特征因子联合分解的标签推荐算法（TagRec-UPMF）,它结合用户、资源及标签3方面的潜在特征,联合构建对应的概率形式的潜在特征向量,然后根据它们两两之间的特征向量内积进行线性组合,从而产生Top-N推荐.该算法解决了数据规模大且稀疏情况下的精度问题,算法的线性复杂度使得其可用于大规模数据.实验结果表明,相比于TagRec-CF,PITF,TTD,Tucker,NMF等算法,本文算法既提高了
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