【摘 要】
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通过Netflix推荐系统竞赛,隐语义模型(latent factor models)逐渐成为推荐系统领域被人们熟知的术语.LFM模型将观测到的用户物品交互矩阵分解为用户和物品潜在因素.Koren提出
【机 构】
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中央民族大学信息工程学院 北京 100081
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通过Netflix推荐系统竞赛,隐语义模型(latent factor models)逐渐成为推荐系统领域被人们熟知的术语.LFM模型将观测到的用户物品交互矩阵分解为用户和物品潜在因素.Koren提出了一个模型,称为SVD++,这个模型基于LFM模型.在本文中,我们提出了一个将SVD++和物品嵌入(item embedding)通过物品潜在因素联合分解的模型.我们表明,该模型在少量的额外增量开销下显著提高了SVD++模型在数据集上的性能,并明确了提高推荐质量的方法.
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