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由于矩阵分解良好的可扩展性和较高的预测精度,在推荐算法的应用中有出色的表现。在基础的矩阵分解模型上先后引入全局偏置和时间偏置,以提高预测准确度和推荐质量。以个性化推荐系统为对象,在Mo-vieLens数据集上的实验表明,所设计的方法提高了算法的预测精度。
引入偏置的矩阵分解推荐算法研究
【摘 要】
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由于矩阵分解良好的可扩展性和较高的预测精度,在推荐算法的应用中有出色的表现。在基础的矩阵分解模型上先后引入全局偏置和时间偏置,以提高预测准确度和推荐质量。以个性化
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,东北大学秦皇岛分校
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2018年10期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71401027);中央高校基本科研业务费(国家项目培育种子基金)资助项目(N172304016);河北省自然科学基金资助项目(G2016501086);河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2016202)
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