| 多指标推荐的全局邻域模型 |
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| 引用本文： | 吕红亮,王劲林,邓峰. 多指标推荐的全局邻域模型[J]. 西安交通大学学报, 2012, 0(11): 98-105 |
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| 作者姓名： | 吕红亮 王劲林 邓峰 |
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| 作者单位： | 中国科学院研究生院;中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心 |
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| 基金项目： | 国家“863计划”重点资助项目(2011AA01A102);国家科技支撑计划资助项目(2011BAH11B04);中国科学院战略性先导科技专项资助项目(XDA06010302) |
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| 摘 要： | 针对现有的多指标推荐模型预测精度较低、速度较慢的问题,提出一种多指标推荐的全局邻域模型(MGNgbr).该模型综合全局的打分信息和隐性反馈数据,通过随机梯度下降法学习物品在各个指标上的相似度,选择相似度最高的前k个邻居参与运算并最终预测用户对物品的打分信息.该模型具有预测准确度高、解释性好、计算复杂度低等优点.实验结果表明,该模型的预测准确度和分类准确度均优于现有的平均值融合模型、多维距离模型和多维奇异值分解模型,与多维奇异值分解模型相比,该模型还具有收敛快、运行时间短等优点.
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| 关 键 词： | 随机梯度下降法 全局邻域模型 多指标推荐 |
A Global Neighborhood-Based Model with Multi-Criteria Recommendation |
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| L Hongliang,WANG Jinlin,DENG Feng. A Global Neighborhood-Based Model with Multi-Criteria Recommendation[J]. Journal of Xi'an Jiaotong University, 2012, 0(11): 98-105 |
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| Authors: | L Hongliang WANG Jinlin DENG Feng |
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| Affiliation: | 1.Graduate University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China;2.National Network New Media Engineering Research Center,Institute of Acoustics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China) |
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