【摘 要】
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大多数评分预测研究都是基于缺失值是随机的假设。然而,实际的线上推荐系统的评分矩阵的缺失数据都是非随机的。对缺失数据的错误假设会导致有偏差的参数估计和预测。为了提
【机 构】
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华南农业大学数学与信息学院,暨南大学经济学院,华南理工大学数学学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC1601701),广东省科技计划项目(2018A070712021),国家统计科学研究重点项目(2019LZ37),广东省哲学社会科学规划项目(GD18CXW01,GD19CGL34)
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大多数评分预测研究都是基于缺失值是随机的假设。然而,实际的线上推荐系统的评分矩阵的缺失数据都是非随机的。对缺失数据的错误假设会导致有偏差的参数估计和预测。为了提高非随机缺失评分矩阵填补的准确度,文中深入分析了用户和物品的评分矩阵的内在原理,提出了通过行或列变换将用户和物品的评分矩阵转变为等价的双边块对角矩阵,再在不同的分区块中分别应用矩阵分解方法进行分解和评分预测的方法,使得局部数据更新和分解成为现实。在公测数据集上的实验结果显示,文中方法可以提高评分填补效果,有效地解决非随机评分缺失问题,从而提高推荐系
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