|
|||||
|
|
| 基于上下文学习和张量分解的个性化推荐 | |
| 摘 要： | 针对目前推荐系统存在的用户评分稀疏性现象,该文提出了一种基于上下文学习和张量分解的个性化推荐算法,算法通过利用用户之间共同评价的项目的上下文信息与评价过项目的用户上下文信息分别构建两个三阶张量,并应用高阶奇异值分解充分挖掘上述两个三阶张量实体之间潜在的关联关系,并将张量分解后的两个三维张量进行组合进而得到最终的推荐列表,以响应用户个性化请求.实验结果表明,该算法可以有效地对上下文信息进行建模,可以显著提高在数据稀疏情况下的推荐质量. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |