基于流形排序的社会化推荐方法
提出一种基于流形排序和社会化矩阵分解的推荐方法,采用流形排序方法度量用户间的社会相似度,利用正则化技术构建用于评分矩阵因式分解的目标函数,将用户之间的偏好差异作为目标函数的惩罚项,从而将用户之间的社会相似性融入评分矩阵的低阶矩阵分解过程.实验结果表明,在大型的数据集上,该方法获得了比当前同类方法更好的推荐精度和更低的评分预测均方根误差/评分预测平均绝对误差(RMSE/MAE)值.
社会化推荐、流形排序、矩阵分解
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TN393.4(半导体技术)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20130005110011;北京市高等学校青年英才计划项目71A1311172;中央高校基本科研业务费专项项目
2014-08-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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