【摘 要】
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目前已有的基于协同过滤的搜索广告推荐方法中,基于邻域的协同过滤方法存在着无法处理稀疏数据的问题,而基于矩阵分解的方法虽然能够推断出缺失的数据,但是却缺少邻居的协作.
【基金项目】
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国家公益性科研专项（201310162）,连云港科技支撑计划项目（SH1110）
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目前已有的基于协同过滤的搜索广告推荐方法中,基于邻域的协同过滤方法存在着无法处理稀疏数据的问题,而基于矩阵分解的方法虽然能够推断出缺失的数据,但是却缺少邻居的协作.提出了一种搜索广告推荐算法,即ASN-MF,该算法通过建立广告相似性网络得到广告的相似性关系,并将其加入到矩阵分解的损失函数中,使得分解后的广告特征矩阵能够带有相似邻居的性质.实验基于KDD Cup 2012-Track2的真实数据集,证明了算法的可行性与有效性.
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