融合内容与矩阵分解的混合推荐算法
Hybrid recommendation algorithm based on content and matrix factorization
辽宁工程技术大学 软件学院, 辽宁 葫芦岛 125105
摘要
传统基于内容的推荐算法往往具有较低的准确性，而协同过滤推荐算法中普遍存在数据稀缺性和项目冷启动问题。为解决上述问题，提出了一种融合内容与协同矩阵分解技术的混合推荐算法。该算法实现了在共同的低维空间中分解内容和协同矩阵，同时保留数据的局部结构。在参数优化方面利用一种基于乘法更新规则的迭代方法，以此提高学习能力。实验结果表明，该算法优于其他具有代表性的项目冷启动推荐算法，有效缓解了数据稀疏性，提高了推荐准确性。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(61772249)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.11.0797
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1359-1363
文章编号: 1001-3695(2020)05-015-1359-05
发布历史
[2020-05-05] 印刷出版
引用本文
王永贵, 陈玉伟. 融合内容与矩阵分解的混合推荐算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (5): 1359-1363. (Wang Yonggui, Chen Yuwei. Hybrid recommendation algorithm based on content and matrix factorization [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (5): 1359-1363. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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