拟合矩阵与两阶融合迭代加速推荐算法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wei145000

【摘要】

：

传统的矩阵分解模型无法充分探索用户与物品在均值、偏置和特征之间的内在联系,提出拟合矩阵模型,通过构建用户与物品矩阵分别代表用户与物品特性来提高预测性能。矩阵分解模型在推荐系统领域有精度优势,但求解模型参数最常用的梯度下降法收敛速度缓慢,因此考虑与拟牛顿法融合,加快收敛速度。提出的算法命名为拟合矩阵与两阶融合迭代加速推荐算法(fitting matrix and two orders fusion

【作者】

：

王帅孙福振王绍卿张进方春

【机构】

：

山东理工大学计算机科学与技术学院

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2020年02期

【关键词】

：

拟合矩阵矩阵分解拟牛顿法梯度下降融合 fitting matrixmatrix decompositionquasi Newton methodgrad

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61602280),山东省自然科学基金资助项目(ZR2014FQ028).

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