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基于移动用户上下文相似度的张量分解推荐算法

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针对移动服务推荐中用户上下文环境复杂多变和数据稀疏性问题,提出一种基于移动用户上下文相似度的张量分解推荐算法——UCS-TF.该算法组合用户间的多维上下文相似度和上下文相似可信度,建立用户上下文相似度模型,再对目标用户的K个邻居用户建立移动用户-上下文-移动服务三维张量分解模型,获得目标用户的移动服务预测值,生成移动推荐.实验结果显示,与余弦相似性方法、Pearson相关系数方法和Cosine1改进相似度模型相比,所提UCS-TF算法表现最优时的平均绝对误差(MAE)分别减少了11.1％、10.1％和3.2％;其P@N指标大幅提升,均优于上述方法.另外,对比Cosine1算法、CARS2算法和TF算法,UCS-TF算法在数据稀疏密度为5％、20％、50％、80％上的预测误差最小.实验结果表明UCS-TF算法具有更好的推荐效果,同时将用户上下文相似度与张量分解模型结合,能有效缓解评分稀疏性的影响.

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来源
《第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议（CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）》|2017年|2531-2535|共5页
会议地点合肥
作者
YU Keqin; 余可钦; WU Yingbo; 吴映波; LI Shun; 李顺; JIANG Jiacheng; 蒋佳成; XIANG De; 向德; WANG Tianhui; 王天慧;
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作者单位

中国计算机学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类文字信息处理;
关键词
用户上下文; 张量分解推荐算法; 数据稀疏; 移动推荐; 误差控制;

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基于移动用户上下文相似度的张量分解推荐算法

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