【摘 要】
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早期的协同过滤算法利用矩阵分解来解决数据稀疏问题,但是严重的稀疏问题导致矩阵分解的性能很难满足应用的需求.随后,迁移学习被引入到协同过滤的研究中,它主要利用辅助域和
【机 构】
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贵州电网有限责任公司贵阳供电局物流服务中心,贵州电网有限责任公司信息中心,四川大学计算机学院,78123部队
【基金项目】
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南方电网公司科技项目(GZKJXM 20170162),2018四川省新一代人工智能重大专项(18ZDZX0137)
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早期的协同过滤算法利用矩阵分解来解决数据稀疏问题,但是严重的稀疏问题导致矩阵分解的性能很难满足应用的需求.随后,迁移学习被引入到协同过滤的研究中,它主要利用辅助域和目标域的公共用户的各种信息来解决目标域的数据稀疏问题.虽然通过引入辅助域的信息能够帮助目标域获取更多的知识,但是在公共用户包含的公共商品项目少的情况下,只利用公共用户的浅层特征来度量用户的相似性,不能很好地捕捉用户的潜在特征,相似性度量效果不好.为此,本文提出了一种基于迁移的联合矩阵分解协同过滤模型,以公共用户为锚,将两个领域的用户和商品映射到
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