【摘 要】
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为解决隐式反馈推荐问题,贝叶斯个性化排序(BPR)模型已经成为最具有代表性的对级(Pairwise)排序算法之一.在BPR模型中,存在一个严格的偏序假设:相较于未标记的物品而言,用户
【机 构】
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中国科学技术大学大数据分析与应用安徽省重点实验室
【出 处】
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南京信息工程大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672483)
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为解决隐式反馈推荐问题,贝叶斯个性化排序(BPR)模型已经成为最具有代表性的对级(Pairwise)排序算法之一.在BPR模型中,存在一个严格的偏序假设:相较于未标记的物品而言,用户更喜欢已经有过标记行为的物品.本文提出了一种多重对级贝叶斯个性化排序(MBPR)推荐算法来进一步提升用户对物品的偏好预测能力.首先,基于BPR模型的排序关系设计了一种改进的多重对级偏序假设.具体地,对于每一用户,本文提出将未标记的反馈集细分为潜在的负反馈集和不确定性反馈集,并基于改进的对级偏序假设,提出了一种新的多重对级排序的
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