基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的推荐算法,在预测准确性、稳定性上具有明显优势,但在用随机梯度下降法求解过程中误差下降速度逐渐变慢、迭代次数较多,这极大限制了其在实际项目中的应用。针对这个问题,该文利用评...基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的推荐算法,在预测准确性、稳定性上具有明显优势,但在用随机梯度下降法求解过程中误差下降速度逐渐变慢、迭代次数较多,这极大限制了其在实际项目中的应用。针对这个问题,该文利用评分矩阵的差分矩阵来表征局部结构信息,并作为新的目标函数来优化SVD推荐算法。在MovieLens和Netflix数据集合上的实验结果表明:与经典SVD算法相比,该优化算法能够用更少的迭代次数得到更准确的预测结果;与当前的其他算法相比,该优化算法在预测准确性上仅次于SVD++,在训练时间上具有显著优势。展开更多
传统协同过滤算法存在数据稀疏与冷启动问题,社会化推荐算法虽然能在一定程度上缓解这些问题,但大多数的算法都只从单一的角度来衡量信任关系的影响。为了更准确地度量社交关系对推荐预测的影响,提出了一种基于领域信任及不信任的社会...传统协同过滤算法存在数据稀疏与冷启动问题,社会化推荐算法虽然能在一定程度上缓解这些问题,但大多数的算法都只从单一的角度来衡量信任关系的影响。为了更准确地度量社交关系对推荐预测的影响,提出了一种基于领域信任及不信任的社会化奇异值分解(Field Trust and Distrust based Singular Value Decomposition,FTDSVD)推荐算法。该算法在SVD推荐算法的基础上加入了用户的信任关系与不信任关系,利用不信任关系对社交关系进行修正,并且充分考虑用户的信任领域相关性和全局影响力。在Epinions数据集上将FTDSVD算法与相关算法进行了对比,结果证实了该算法在提高推荐质量和缓解冷启动问题上效果显著。展开更多
针对大型矩阵奇异值分解(singular value decomposition,SVD)时使用经典算法时间复杂度较高,以及已有的量子SVD算法要求待分解的矩阵必须具有非稀疏低秩的性质,并且在计算过程中构造任意大小酉矩阵对目前的量子计算机来说实现起来并不...针对大型矩阵奇异值分解(singular value decomposition,SVD)时使用经典算法时间复杂度较高,以及已有的量子SVD算法要求待分解的矩阵必须具有非稀疏低秩的性质,并且在计算过程中构造任意大小酉矩阵对目前的量子计算机来说实现起来并不容易等问题,提出基于QR迭代的量子SVD。QR迭代使用的是Householder变换,通过量子矩阵乘法运算完成经典矩阵乘法运算过程。实验结果表明,该方法能够得到所求矩阵的奇异值及奇异矩阵,使大型矩阵的SVD具有可行性。展开更多
文摘基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的推荐算法,在预测准确性、稳定性上具有明显优势,但在用随机梯度下降法求解过程中误差下降速度逐渐变慢、迭代次数较多,这极大限制了其在实际项目中的应用。针对这个问题,该文利用评分矩阵的差分矩阵来表征局部结构信息,并作为新的目标函数来优化SVD推荐算法。在MovieLens和Netflix数据集合上的实验结果表明:与经典SVD算法相比,该优化算法能够用更少的迭代次数得到更准确的预测结果;与当前的其他算法相比,该优化算法在预测准确性上仅次于SVD++,在训练时间上具有显著优势。
文摘传统协同过滤算法存在数据稀疏与冷启动问题,社会化推荐算法虽然能在一定程度上缓解这些问题,但大多数的算法都只从单一的角度来衡量信任关系的影响。为了更准确地度量社交关系对推荐预测的影响,提出了一种基于领域信任及不信任的社会化奇异值分解(Field Trust and Distrust based Singular Value Decomposition,FTDSVD)推荐算法。该算法在SVD推荐算法的基础上加入了用户的信任关系与不信任关系,利用不信任关系对社交关系进行修正,并且充分考虑用户的信任领域相关性和全局影响力。在Epinions数据集上将FTDSVD算法与相关算法进行了对比,结果证实了该算法在提高推荐质量和缓解冷启动问题上效果显著。
文摘针对大型矩阵奇异值分解(singular value decomposition,SVD)时使用经典算法时间复杂度较高,以及已有的量子SVD算法要求待分解的矩阵必须具有非稀疏低秩的性质,并且在计算过程中构造任意大小酉矩阵对目前的量子计算机来说实现起来并不容易等问题,提出基于QR迭代的量子SVD。QR迭代使用的是Householder变换,通过量子矩阵乘法运算完成经典矩阵乘法运算过程。实验结果表明,该方法能够得到所求矩阵的奇异值及奇异矩阵,使大型矩阵的SVD具有可行性。
