融合多维语义表示的概率矩阵分解模型

任开旭; 王玉龙; 刘同存; 李炜

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融合多维语义表示的概率矩阵分解模型

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cqvip:协同过滤作为推荐系统核心技术,面临严重的评分数据稀疏性问题.融合物品文本信息可以有效的解决数据稀疏性问题,然而,目前的方法侧重于提取文本的单维特征,忽略了物品语义表示的多维特性.深度挖掘物品内容的多维特性可以更加精细化描述物品的语义信息,有助于提升推荐效果.为此,本文提出基于胶囊网络的概率生成模型.模型利用胶囊网络挖掘文本的多维语义特征,并以正则化方式融入概率矩阵分解框架,建立用户与物品之间的内在关系.实验结果表明本文提出的模型具有更高的评分预测精度.

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来源
《电子学报》 |2019年第9期|1848-1854|共7页
作者
任开旭; 王玉龙; 刘同存; 李炜;
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作者单位

北京邮电大学网络技术研究院北京100876;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
协同过滤; 概率矩阵分解; 胶囊网络; 多维语义特征; 正则化; 混合推荐;

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