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基于潜在因子模型的跨领域信息推荐算法
被引量：
6
1
作者
高升
任思婷
郭军
《电信科学》
北大核心
2015年第7期75-79,85,共6页
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...
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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题名
基于潜在因子模型的跨领域信息推荐算法
被引量：
6
1
作者
高升
任思婷
郭军
机构
北京邮电大学
出处
《电信科学》
北大核心
2015年第7期75-79,85,共6页
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)~~
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。
关键词
跨领域信息推荐
潜在因子模型
用户评价模式
Keywords
cross-domain recommendation, latent factor model, user rating pattern
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于潜在因子模型的跨领域信息推荐算法
高升
任思婷
郭军
《电信科学》
北大核心
2015
6
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