基于随机梯度矩阵分解的社会网络推荐算法

李卫平; 杨杰

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由于传统的矩阵分解算法直接对用户评分矩阵进行分解,这样容易造成推荐的准确性偏低.为了进一步提高系统推荐的准确性,将用户间的社交网络作为辅助信息,提出了一种基于矩阵分解的社会推荐算法.该算法将社交网络与用户评分矩阵构成一个大的矩阵,采用一种随机梯度下降法对该矩阵进行分解.最后通过实验结果验证表明,提出的算法具有较好的预测效果,其性能明显优于现有的相关算法.

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来源
《计算机应用研究》 |2014年第6期|1654-16561664|共4页
作者
李卫平; 杨杰;
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作者单位

武汉理工大学信息工程学院;

武汉430070;

铁道警察学院公安技术系;

郑州450053;

铁道警察学院公安技术系;

郑州450053;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类专用应用软件;
关键词
矩阵分解; 推荐系统; 社会网络; 随机梯度;

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