【摘 要】
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在基于关系图约束的推荐方法中,引入用户图（项目图）约束的目的是保持原始的高维用户表征空间（高维项目表征空间）与低维的隐性用户表征空间（隐性项目表征空间）之间用户关系（项目关系）
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,北京交通大学北京市现代信息科学与网络技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572068,61532005);教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-13-0661);中央高校基本科研业务费专项资金(2015JBM039)~~
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在基于关系图约束的推荐方法中,引入用户图（项目图）约束的目的是保持原始的高维用户表征空间（高维项目表征空间）与低维的隐性用户表征空间（隐性项目表征空间）之间用户关系（项目关系）的一致性.不同于传统的基于关系图Laplacian矩阵的一致性约束,本文提出一种基于关系图邻接矩阵逼近的推荐模型,从相似性空间一致性角度进行约束,在保持高维表征空间与低维隐性空间的一致性关系的同时,可以一定程度上避免局部过拟合问题.在EachMovie与MovieLens数据集上的实验结果验证了本文算法的有效性.
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