【摘 要】
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针对个性化推荐中离散的评分预测问题,从更加直观的角度,提出一种改进的隐含语义二项分布模型。通过隐含语义分析构建用户的兴趣度模型,同时考虑了领域物品的隐反馈。假设用
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针对个性化推荐中离散的评分预测问题,从更加直观的角度,提出一种改进的隐含语义二项分布模型。通过隐含语义分析构建用户的兴趣度模型,同时考虑了领域物品的隐反馈。假设用户评分基于二项分布,通过最大后验估计（MAP）构建目标函数,并用梯度下降法进行参数学习。实验表明,在Movie Lens数据集下,该算法准确度优于原始的二项矩阵分解模型（BMF）,其效果接近于SVD＋＋。
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