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《中国计量大学学报》
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融合AOBPR和SVD++的排序推荐算法
融合AOBPR和SVD++的排序推荐算法
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摘要
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.
DOI
3j7wk57vd1/1874129
作者
何灵敏;杜民双
机构地区
不详
出处
《中国计量大学学报》
2018年1期
关键词
推荐系统
协同过滤
隐式反馈
显式反馈
矩阵分解
分类
[机械工程][测试计量技术及仪器]
出版日期
2018年01月11日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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来源期刊
中国计量大学学报
2018年1期
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