基于二項分布的矩陣分解的電影推薦算法
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標(biāo)簽:矩陣分解(3658)
針對目前的電影推薦算法中,傳統(tǒng)的矩陣分解算法對于用戶的離散型評分?jǐn)?shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)利用率不高的問題,提出基于二項分布的矩陣分解算法的模型,在假定用戶的評分?jǐn)?shù)據(jù)是服從二項分布的前提下,利用最大后驗估計學(xué)習(xí)得出損失函數(shù),將用戶的興趣度作為影響因子,加入項目之間的鄰域影響,其后利用隨機梯度下降法針對問題求解。通過在MovieLens數(shù)據(jù)集上與傳統(tǒng)的矩陣分解算法的對比實驗,結(jié)果表明,提出的算法可以有效的提高推薦精度,表現(xiàn)出良好的穩(wěn)定性。
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