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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>模擬數(shù)字>如何使用會話時序相似性進(jìn)行矩陣分解數(shù)據(jù)填充

      如何使用會話時序相似性進(jìn)行矩陣分解數(shù)據(jù)填充

      2019-01-23 | rar | 1.02 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對已有數(shù)據(jù)填充方法只考慮評分信息和傳統(tǒng)相似性，無法捕獲用戶間真實相似關(guān)系的問題，提出了基于會話時序相似性的矩陣分解數(shù)據(jù)填充方法來緩解數(shù)據(jù)稀疏性、提高推薦精度。首先，分析了傳統(tǒng)相似性的缺陷，并根據(jù)時序相似性和相異性提出了基于會話時序相似性度量，它結(jié)合了時間上下文和評分信息，能更好地捕獲用戶間的真實關(guān)系，從而識別近鄰；接著，根據(jù)目標(biāo)用戶的近鄰及其消費(fèi)的項目抽取了具有用戶和項目潛在影響因素的待填充的關(guān)鍵項目集合，并利用矩陣分解填充關(guān)鍵項目集合；然后，利用隱含狄利克雷分布（ LDA）抽取用戶在每個時間段內(nèi)的概率主題分布，并利用時間懲罰權(quán)值建立用戶動態(tài)偏好模型；最后，根據(jù)用戶間概率主題分布的相關(guān)性和基于用戶的協(xié)同過濾完成項目推薦。實驗結(jié)果表明，與其他數(shù)據(jù)填充方法相比，基于會話時序相似性的矩陣分解數(shù)據(jù)填充方法在不同稀疏度下都能降低平均絕對誤差（ MAE），提高推薦性能。

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