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题名基于信任关系的非线性表征潜在因子模型
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作者
潘天艺
宋燕
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《电子科技》
2025年第2期53-61,共9页
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基金
国家自然科学基金(62073223)
上海市自然科学基金(22ZR1443400)。
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文摘
针对高维稀疏无向网络挖掘实体间潜在关联信息的表征能力较弱和计算效率较低的问题,文中在社交推荐模型框架下提出了一种基于信任关系的非负非线性表征潜在因子模型。该模型通过非线性映射塑造潜在矩阵的特征空间,既保证了目标矩阵的非负性,又提高了模型的表征能力。通过在模型训练的目标函数中引入图拉普拉斯正则化项保证了信任关系映射前后的结构一致性。基于6个公开数据集的对比实验结果表明,所提模型较其他模型具有明显的优越性。
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关键词
高维稀疏无向网络
社交推荐模型
信任关系
非负非线性
特征空间
图拉普拉斯正则化
潜在因子模型
小批量梯度下降法
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Keywords
high-dimensional sparse undirected networks
social recommendation model
trust relationship
non-negative nonlinear
feature space
graph Laplacian regularization
latent factor model
mini-batch gradient descent
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于潜在因子模型的跨领域信息推荐算法
被引量：6
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作者
高升
任思婷
郭军
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机构
北京邮电大学
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出处
《电信科学》
北大核心
2015年第7期75-79,85,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.61300080
No.61273217)
教育部-中国移动科研基金资助项目(No.MCM20130310)~~
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文摘
互联网环境下,不同领域中多源异构信息对象的交互融合使用户面临大数据环境下的信息选择困境,传统的信息推荐算法已很难适应跨领域的信息推荐服务。综合分析了不同领域内用户对信息对象的评价数据,基于潜在因子模型抽取了不同领域中某一用户聚类集合对某一信息对象聚类集合评分模式的跨领域共性特征和单领域个性特征,进而通过传递、共享跨域共性特征信息的方式缓解了目标领域的数据稀疏性问题,提高了跨域信息推荐的准确度。
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关键词
跨领域信息推荐
潜在因子模型
用户评价模式
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Keywords
cross-domain recommendation, latent factor model, user rating pattern
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分类号
TP393.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种非线性表征的概率潜在因子张量模型
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作者
董佳英
宋燕
李明
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机构
上海理工大学理学院
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
江苏海洋大学计算机工程学院
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出处
《电子科技》
2025年第3期7-15,共9页
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基金
国家自然科学基金(62073223)
上海市自然科学基金(22ZR1443400)。
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文摘
针对具有极度稀疏和不平衡的非负不完整数据的填补问题,文中提出了一种非线性表征的概率潜在因子张量模型。通过合理假设数据的概率分布作为先验信息,缓解了数据的稀疏性。利用非线性映射实现对数据中每一非负元素的非线性表征,提高了模型的表征能力。考虑到数据的不平衡性,对传统正则化项添加基于实例频率的权重,增加了正则化项的有效性和针对性。实验结果表明,所提模型在补全精度和时间成本方面较现有模型具有明显提升。
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关键词
非线性表征
概率潜在因子张量模型
实例频率
非线性映射
数据稀疏性
CP分解
不平衡分布
正则项
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Keywords
nonlinear representation
probabilistic factorization tensor model
frequency of known entries
nonlinear mapping
data sparsity
CP decomposition
unbalanced distribution
regular term
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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