【摘 要】
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社交网络推荐中,通常未依据用户兴趣变化进行用户角色动态标注,会造成推荐预测误差,并且用户评分数据稀疏造成评分预测不准确.根据以上问题,本文提出一种基于动态角色标识和
【机 构】
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重庆邮电大学网络与信息安全技术重庆市工程实验室
【基金项目】
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国家重点基础发展研究计划(No.2013CB329606),国家自然科学基金(No.61772098),重庆市基础科学与前沿研究项目(No.cstc2017jcyjAX0099)
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社交网络推荐中,通常未依据用户兴趣变化进行用户角色动态标注,会造成推荐预测误差,并且用户评分数据稀疏造成评分预测不准确.根据以上问题,本文提出一种基于动态角色标识和张量分解的推荐模型.首先,针对用户角色无差别标识问题,引入信息熵指标度量用户兴趣多样性,对目标用户进行角色定量标识.其次,考虑到用户兴趣漂移现象,提出基于时间窗的动态角色标识方式,解决静态角色标识产生的个体评分数据无偏好差异问题,实现用户评分数据层次化处理.最后,为提高评分预测准确率,通过引入张量分解在数据维度转换和数据压缩的特性,构建基于“用
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