| 结合隐式反馈与相关性建模的概率流式张量分解推荐模型 |
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| 引用本文： | 赵建立,姚彬,陈建建,李浩.结合隐式反馈与相关性建模的概率流式张量分解推荐模型[J].山东科技大学学报(自然科学版),2023(3):76-84. |
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| 作者姓名： | 赵建立 姚彬 陈建建 李浩 |
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| 作者单位： | 山东科技大学计算机科学与工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(62072288)；;山东省自然科学基金项目(ZR2021MF104,ZR2021MF113)；;青岛市科技计划重点研发专项(21-1-2-19-xx)； |
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| 摘 要： | 在推荐系统中，流式张量分解模型常被用于分析和处理高维流式数据，并向用户推荐可能感兴趣的商品。然而现有模型常常忽略对象特征之间的相关性，缺乏有效的先验建模，并且模型大多仅使用显式评分数据，忽略对隐式反馈信息的利用，导致模型精度下降。针对以上问题，提出一种结合隐式反馈与相关性建模的概率流式张量分解推荐模型(POSTFR)。POSTFR通过添加具有Lewandowski-Kurowicka-Joe(LKJ)先验的协方差矩阵建模对象间的相关性，并在其中加入隐式反馈信息以提高频繁出现的对象的权重，提高了模型的准确度。在多个真实数据集上，POSTFR比其他概率流式模型取得更好的效果。
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| 关 键 词： | 张量分解 流式数据 隐式反馈 概率流式模型 推荐模型 |
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