耦合輔助信息的矩陣分解推薦模型
關(guān)鍵詞：推薦系統(tǒng) 混合協(xié)同過濾 矩陣分解 物品相似度 耦合對象相似度
摘要：近十年來,協(xié)同過濾(CF)推薦系統(tǒng)成功地為用戶提供了個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)。然而,用戶—物品矩陣的稀疏性、推薦精度不高等問題仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。針對這些問題,在矩陣分解模型基礎(chǔ)上,提出了耦合用戶和物品輔助信息的矩陣分解混合協(xié)同過濾框架;然后,基于此框架又提出了耦合物品屬性信息相似度(COS)的過濾模型。大規(guī)模真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,該模型不但可以有效解決物品相似度度量問題,而且相比傳統(tǒng)方法,尤其是在物品特征非常稀疏的情況下,推薦準(zhǔn)確性得到了有效改進(jìn)。
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