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  • 简介:针对BPR模型收敛速度慢的问题,RandleS提出一种非均匀采样非隐式反馈数据方法AOBPR模型来加快收敛速度,可是该算法只能利用隐式反馈数据.为了改进其算法的不足,我们提出了一种将AOBPR模型与经典的基于矩阵分解的SVD++算法相结合的算法AOBPR_SVD++.改进后的算法不仅能利用隐式反馈数据也能利用显式反馈数据.最后通过在两个真实数据集中进行实验验证,表明改进后的算法可以获得更好的推荐效果.

  • 标签: 推荐系统 协同过滤 隐式反馈 显式反馈 矩阵分解
  • 简介:在考虑客户满意度和生产过程中不确定性因素前提下研究了混装线投产排序问题.以三角模糊数表示加工时间、六点模糊数表示完工时间,建立了基于交货期的客户满意度评价方法.并进一步以满意度为优化目标,结合模糊不确定因素,建立了混装线投产排序问题数学模型,并通过遗传算法进行求解.最后,通过数据实例分析了客户满意度与完工时间的相互影响,主要从三个角度对结果进行分析:(1)最小生产单元MPS(MinimumProductSet)内产品比例的均衡性对客户满意度和模糊完工时间的影响;(2)MPS内产品比例相同的条件下,模糊交货期区间权重比例对客户满意度的影响;(3)相同条件下,客户满意度和模糊完工时间分别作为优化目标时两者之间的差异.从而验证了该模型的有效性.

  • 标签: 混装线 投产排序 满意度 三角模糊数 6点模糊数