【摘 要】
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贝叶斯概率矩阵分解方法因较高的预测准确度和良好的可扩展性，常用于个性化推荐系统，但其推荐精度会受初始评分矩阵稀疏特性的影响.提出一种基于广义高斯分布的贝叶斯概率矩阵
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61402100);中央高校基本科研业务费专项资金(16D111210)~~
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贝叶斯概率矩阵分解方法因较高的预测准确度和良好的可扩展性，常用于个性化推荐系统，但其推荐精度会受初始评分矩阵稀疏特性的影响.提出一种基于广义高斯分布的贝叶斯概率矩阵分解方法GBPMF(generalizedGaussiandistributionBayesianPMF)，采用广义高斯分布作为先验分布，通过机器学习自动选择最优的模型参数，并基于Gibbs采样进行高效训练，从而有效缓解矩阵的稀疏性，减小预测误差.同时考虑到评分时差因素对预测过程的影响，在采样算法中添加时间因子，进一步对方法进行优化，提高预测精
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