【摘 要】
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广告推荐系统是当前针对网络广告的研究热点.在广告推荐系统中,一般利用使用基于邻域的协同过滤产生推荐,但是这种算法对数据的稀疏性有着一定要求,不适合对稀疏性太高的数据
【机 构】
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华东师范大学信息科学技术学院,上海,200241
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广告推荐系统是当前针对网络广告的研究热点.在广告推荐系统中,一般利用使用基于邻域的协同过滤产生推荐,但是这种算法对数据的稀疏性有着一定要求,不适合对稀疏性太高的数据使用协同过滤.本文利用矩阵分解算法解决数据稀疏的问题,并在腾讯搜搜广告日志数据上进行实验.实验结果表明,本文提出的矩阵分解广告推荐算法弥补了数据稀疏带来的弊端,能够取得更高的准确率,召回率以及F指标,对稀疏的数据有着更高的抵抗性.
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