【摘 要】
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随着信息技术的发展,网络上产生的数据呈现爆炸式增长,直接导致信息过载的问题。虽然网络信息越来越广泛和全面,但是由于数据量越来越多,用户在找到目标信息的代价越来越高。
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随着信息技术的发展,网络上产生的数据呈现爆炸式增长,直接导致信息过载的问题。虽然网络信息越来越广泛和全面,但是由于数据量越来越多,用户在找到目标信息的代价越来越高。推荐系统帮助用户方便的找到目标信息,减少用户寻找信息的代价。张量作为一种表达高维空间的工具,天生具有的表达高维度异构数据的优势。张量已经在数据挖掘、图计算等领域产生广泛的应用。随着互联网衍生产品的发展,各种社交网络、智能设备产生大量各种异构的数据,使用张量表示这些数据,利用张量分解来做推荐,也成为目前研究的热点之一。HOSVD(High Order Singular Value Decomposition)分解将原始张量按照各个模展开,没有考虑多个模之间的影响,然而现实的数据,不同维度的数据可能存在相关关系。在HOSVD分解的基础之上,介绍了一种新颖的张量分解方式:HO-OTSVD(Higher Order Orthogonal Tensor SVD)分解,它将一个N阶的原始张量分解成一个核心张量和N个伴随的正交张量多模乘的形式。利用OT-SVD(Orthogonal Tensor SVD)与矩阵SVD计算上可以相互转化的关系,在双对角化lanczos方法的基础上提出了适用于大型的稀疏张量的高阶正交分解算法HO-OTSVD。针对流式应用的特点,研究了增量的展开与原始张量展开的关系,提出HO-OTSVD增量计算方式。增量算法减少了不必要的重复计算,同时能降低对系统内存容量的要求,提高了分解的效率。提出了基于HO-OTSVD的推荐模型,通过HO-OTSVD的分解模型,对用户-上下文-物品作细粒度的推荐。在天猫用户购买记录数据集上对模型进行了验证,分析了增量算法的效率。
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