10.19665/j.issn1001-2400.2022.03.017
融合项目属性偏好的矩阵分解推荐模型
为了解决传统协同过滤算法针对数据稀疏,特别是冷启动等一系列问题时,无法准确地计算出用户与用户、物品与物品之间的相似度,进而无法精准地为用户推荐相应物品的难题,结合基于近邻的协同过滤算法及基于模型协同过滤算法的优势,提出了一种基于矩阵分解的推荐模型.该模型使用基于模型的协同过滤,以矩阵分解为基础,同时融入其他辅助信息,以期优化矩阵分解的效果,从而进行更精准的评分预测.基于传统矩阵分解算法,在已有的推荐模型中,首先基于用户属性与项目属性信息进行相似度计算,构建评分矩阵,进行用户的初始评分预测;然后融合用户对项目属性的喜好构建用户兴趣矩阵,同时以用户属性信息、项目属性信息作为辅助,融入到新的矩阵分解模型中,进行冷启动用户的评分预测.与传统的个性化推荐模型相比,新模型有着更好的推荐准确性.通过仿真实验,也证实了这个推荐模型对于冷启动问题有一定程度的缓解,准确性也有所提升.同时,在模型可扩展性等方面,也取得了较好的效果.
用户冷启动、矩阵分解、用户属性、项目属性、用户偏好
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TP391(计算技术、计算机技术)
陕西省重点研发计划2019ZDLGY10-01
2022-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共13页
147-159
