计算机应用研究2021，Vol.38Issue(8) ：2376-2380.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2020.11.0374

融合矩阵补全与深度矩阵分解的推荐算法

Recommendation algorithm via fusing matrix completion and deep matrix factorization

史加荣 李金红
计算机应用研究2021，Vol.38Issue(8) ：2376-2380.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2020.11.0374
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融合矩阵补全与深度矩阵分解的推荐算法

Recommendation algorithm via fusing matrix completion and deep matrix factorization

史加荣 1李金红1
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作者信息

  • 1. 西安建筑科技大学 理学院,西安710055
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摘要

深度矩阵分解采用深层非线性映射,从而突破了矩阵分解中双线性关系影响推荐系统性能的瓶颈,但它没有考虑用户对未评分项目的偏好,且对于稀疏性较高的大规模数据其推荐性能不具有优势,为此提出一种融合矩阵补全与深度矩阵分解的推荐算法.首先通过矩阵补全模型将原始评分矩阵中的未知元素进行填补,然后依据补全后的矩阵,利用深度学习模型分别构建用户和项目潜在向量.最后,在MovieLens和SUSHI数据集上进行测试,实验结果表明,与深度矩阵分解相比,所提算法显著地提高了推荐系统的性能.

关键词

推荐系统/深度矩阵分解/矩阵补全/矩阵分解/深度学习

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基金项目

出版年

2021
计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
被引量2
参考文献量6
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