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面向评价数据中用户偏好发现的隐变量模型构建与推理

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本文以用户偏好发现为目标,使用隐变量模型(即含隐变量的贝叶斯网)描述评价数据中相关属性之间的依赖关系及其不确定性,重点研究评价数据中隐变量模型的构建和概率推理方法.首先针对评价数据的稀疏性,使用带偏置的矩阵分解模型对其进行填补.用隐变量表示用户偏好,给出了基于互信息、最大半团和EM算法的隐变量模型构建方法,进而给出了基于Gibbs采样的隐变量模型概率推理和用户偏好发现方法.通过建立在MovieLens数据集上的实验结果测试了本文所提出方法的高效性和有效性。

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来源
《第33届中国数据库学术会议（NDBC2016 ）》|2016年|1-8|共8页
会议地点深圳
作者

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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
评价数据; 用户偏好发现; 隐变量模型; 概率推理;

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