【摘 要】
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现有的基于矩阵分解的协同过滤推荐算法主要从定量的角度,利用用户的评分信息来评估模型表现,而从未从定性的角度来描述用户的不确定偏好信息.基于此,本文首次从用户偏好模糊概率的角度,提出了一种基于直觉模糊集的伯努利矩阵分解推荐算法来为目标用户进行Top-n推荐.首先,根据用户偏好特征和直觉模糊集定义,将用户评分矩阵划分为隶属度矩阵、非隶属矩阵和犹豫度矩阵.其次,借助伯努利矩阵分解模型来对这些矩阵进行并行
【基金项目】
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国家自然科学基金（72171165）； 教育部人文社科研究项目（21YJA630021）； 天津市哲学社会科学研究规划项目（TJGL17-011）；
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现有的基于矩阵分解的协同过滤推荐算法主要从定量的角度,利用用户的评分信息来评估模型表现,而从未从定性的角度来描述用户的不确定偏好信息.基于此,本文首次从用户偏好模糊概率的角度,提出了一种基于直觉模糊集的伯努利矩阵分解推荐算法来为目标用户进行Top-n推荐.首先,根据用户偏好特征和直觉模糊集定义,将用户评分矩阵划分为隶属度矩阵、非隶属矩阵和犹豫度矩阵.其次,借助伯努利矩阵分解模型来对这些矩阵进行并行拟合,得到最优的潜在特征向量对,并将其内积按比例划分,从而获得目标用户对未评分项目偏好程度的直觉模糊数.最后,根据直觉模糊数排序规则,确定最终推荐列表.实验结果在公开数据集上显示,本文提出的方法在项目排序指标上均优于其对比的方法,有效地提高了推荐质量.
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