【摘 要】
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随着互联网科学技术的发展和信息时代的到来,人们对信息的需求也随之增加,但是寻找信息的难度却并没有随着信息时代的到来而降低,反而有所增加。推荐系统作为能够帮助人们寻找自身需求信息的技术,得到了广泛的关注和研究,从协同过滤作为最早出现的一批推荐算法,已经逐渐无法满足人们的需求,人们需要性能更加优秀的推荐算法来提供推荐服务。在这种背景和目的之下,本文通过深入探究矩阵分解模型和因子分解机模型,对它们的优点
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随着互联网科学技术的发展和信息时代的到来,人们对信息的需求也随之增加,但是寻找信息的难度却并没有随着信息时代的到来而降低,反而有所增加。推荐系统作为能够帮助人们寻找自身需求信息的技术,得到了广泛的关注和研究,从协同过滤作为最早出现的一批推荐算法,已经逐渐无法满足人们的需求,人们需要性能更加优秀的推荐算法来提供推荐服务。在这种背景和目的之下,本文通过深入探究矩阵分解模型和因子分解机模型,对它们的优点和不足进行总结分析,结合矩阵分解和因子分解机的算法思想,提出融合特征交叉的矩阵分解推荐算法。本文提出算法的主要创新点在于将特征交叉组合的思想融合进矩阵分解模型中的预测计算,并且为了避免分别学习各个特征维度之间的所有交叉项,将所有特征交叉系数合并成为一个特征交叉项系数矩阵,通过学习这个矩阵来捕捉各个特征之间的交互关系。该算法以矩阵分解模型为基础,将矩阵分解模型中计算向量内积作为预测评分替换为计算向量各个特征之间的交叉组合对评分结果的影响,并保留原有矩阵分解的框架以梯度下降法计算得到最终的隐藏特征矩阵和特征二阶交叉项系数矩阵,形成融合特征交叉的矩阵分解推荐算法。在Movie Lens数据集上进行实验,在预测评分误差上,将本文算法与其他矩阵分解推荐算法进行对比,实验结果表明本文算法性能较好,在ml-1m数据集上相比于Funk矩阵分解结构准确率上升2.21%,说明融合特征交叉能够为矩阵分解算法带来一定提升,有利于更好地满足用户对于推荐算法地需求。
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