耦合輔助信息的矩陣分解推薦模型
蔣偉; 秦志光 電子科技大學信息與軟件工程學院; 成都610054
關鍵詞：推薦系統 混合協同過濾 矩陣分解 物品相似度 耦合對象相似度
摘要：近十年來,協同過濾(CF)推薦系統成功地為用戶提供了個性化的產品和服務。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挑戰。針對這些問題,在矩陣分解模型基礎上,提出了耦合用戶和物品輔助信息的矩陣分解混合協同過濾框架;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。大規模真實數據集上的實驗表明,該模型不但可以有效解決物品相似度度量問題,而且相比傳統方法,尤其是在物品特征非常稀疏的情況下,推薦準確性得到了有效改進。
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