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發(fā)視頻如何使用會(huì)話(huà)時(shí)序相似性進(jìn)行矩陣分解數(shù)據(jù)填充
2019-01-23 |
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資料介紹
針對(duì)已有數(shù)據(jù)填充方法只考慮評(píng)分信息和傳統(tǒng)相似性，無(wú)法捕獲用戶(hù)間真實(shí)相似關(guān)系的問(wèn)題，提出了基于會(huì)話(huà)時(shí)序相似性的矩陣分解數(shù)據(jù)填充方法來(lái)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(shí)序相似性和相異性提出了基于會(huì)話(huà)時(shí)序相似性度量，它結(jié)合了時(shí)間上下文和評(píng)分信息，能更好地捕獲用戶(hù)間的真實(shí)關(guān)系，從而識(shí)別近鄰；接著，根據(jù)目標(biāo)用戶(hù)的近鄰及其消費(fèi)的項(xiàng)目抽取了具有用戶(hù)和項(xiàng)目潛在影響因素的待填充的關(guān)鍵項(xiàng)目集合，并利用矩陣分解填充關(guān)鍵項(xiàng)目集合；然后，利用隱含狄利克雷分布（ LDA）抽取用戶(hù)在每個(gè)時(shí)間段內(nèi)的概率主題分布，并利用時(shí)間懲罰權(quán)值建立用戶(hù)動(dòng)態(tài)偏好模型；最后，根據(jù)用戶(hù)間概率主題分布的相關(guān)性和基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾完成項(xiàng)目推薦。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與其他數(shù)據(jù)填充方法相比，基于會(huì)話(huà)時(shí)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(duì)誤差（ MAE），提高推薦性能。
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