|
|||||
|
|
| 二项矩阵分解在离散评分推荐算法中的改进 | |
| 作者单位： | ;1.南京理工大学计算机科学与工程学院 |
| 摘 要： | 针对个性化推荐中离散的评分预测问题,从更加直观的角度,提出一种改进的隐含语义二项分布模型。通过隐含语义分析构建用户的兴趣度模型,同时考虑了领域物品的隐反馈。假设用户评分基于二项分布,通过最大后验估计(MAP)构建目标函数,并用梯度下降法进行参数学习。实验表明,在Movie Lens数据集下,该算法准确度优于原始的二项矩阵分解模型(BMF),其效果接近于SVD++。 |
| 关 键 词： | 推荐系统 隐含语义分析 二项分布 最大后验估计 |
IMPROVEMENT OF BINOMIAL MATRIX FACTORISATION FOR DISCRETE RATING RECOMMENDATIONS |
|
| Abstract: | |
| Keywords: | |