【摘 要】
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在进行物品推荐时,需要考虑人们选择新旧物品时考虑因素的差异.将所有用户物品评分关系用单一矩阵表示并进行统一分解,无法体现出这种差异性.联合矩阵分解方法虽然可以对新旧
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海现代光学系统重点实验室; 上海交通大学计算机科学与技术系;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61472253)资助;上海市科委项目(15411952502)资助
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在进行物品推荐时,需要考虑人们选择新旧物品时考虑因素的差异.将所有用户物品评分关系用单一矩阵表示并进行统一分解,无法体现出这种差异性.联合矩阵分解方法虽然可以对新旧物品分别建立的矩阵进行分解,但是由于在分解时假设矩阵中具有公共的特征向量,从而导致获得的特征主要决定于数据量大的矩阵,因而具有片面性,无法体现新旧物品特征差异和用户在新旧物品上的选择偏好.所以,本文充分考虑了新旧物品的特征和用户的选择偏好差别,又通过转换矩阵将这些特征进行关联,针对此模型,文中设计了相应的矩阵分解算法.实验表明,该算法可以更好的实现产品时效性推荐.
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