基于低秩矩阵填充的推荐算法

潘伟; 胡春安

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基于低秩矩阵填充的推荐算法

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针对已有协同过滤推荐技术中评分矩阵极度稀疏问题,提出了一种基于低秩矩阵填充技术的推荐算法.该算法从贝叶斯框架出发,提出了能够解决低秩矩阵问题的分层高斯先验模型,并将广义近似消息传递算法嵌入到贝叶斯框架,规避了贝叶斯学习过程中烦琐的矩阵逆运算,提升了算法运算速度,同时在广义近似消息传递算法中施加阻尼运算以促进收敛.在开放数据集上的实验结果表明,所提出的算法与相关的矩阵填充推荐算法相比,有效地提高了推荐准确度.

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来源
《科学技术与工程》 |2021年第11期|4519-4523|共5页
作者
潘伟; 胡春安;
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作者单位

江西理工大学信息工程学院赣州341000;

江西理工大学信息工程学院赣州341000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
协同过滤; 矩阵填充; 广义近似消息传递; 低秩;

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