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| 一种可解释性泛化矩阵分解推荐算法 | |
| 引用本文： | 吕亚兰,徐媛媛,张恒汝.一种可解释性泛化矩阵分解推荐算法[J].南京大学学报(自然科学版),2022(1):135-142. |
| 作者姓名： | 吕亚兰 徐媛媛 张恒汝 |
| 作者单位： | 西南石油大学计算机科学学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（61902328）；;四川省科技厅应用基础研究项目（2019YJ0314）； |
| 摘 要： | 可解释性矩阵分解解决了概率矩阵分解缺乏可解释性的问题,然而概率矩阵分解假设评分数据是服从正态分布的,这与实际场景有一定的偏差.针对该问题,提出一种可解释性泛化矩阵分解推荐算法.首先采用一种新型的变换函数使原始评分近似服从正态分布,然后通过可解释性矩阵分解获得预测评分,最后利用对应的逆变换函数将预测评分映射回原始评分区间... |
| 关 键 词： | 推荐系统 可解释性矩阵分解 变换函数 正态分布 |