论文摘要
个性化推荐是指基于相同或相关用户及项目信息,通过量化用户对不同项目的偏好,从而对用户产生个性化的推荐结果。目前,国内外已进行了广泛的研究,但仍面临着很多问题和挑战。其中预测的准确性及效率是一直关注的两个问题,这也是本文讨论的主要内容。本文基于用户的评分矩阵构建了一个累积logistic回归模型。在模型的建立过程中,我们充分考虑了用户与项目间的交互作用,即将引入一个交互作用的矩阵。该交互作用矩阵的行数与列数将分别由与用户相关的变量数及与项目相关的变量数决定。由于在很多实际问题中,与项目相关的变量个数很多,例如,电影的推荐系统中,我们可以提取众多特征来描述一部电影,从而导致该交互矩阵未知参数较多。为此,本文将对交互矩阵进一步引入低秩或稀疏假设。在低秩假设下,采用交替最小二乘法来估计参数。在稀疏假设下,本文利用TLP方法和DC分解来求解L0惩罚下的参数估计问题。最后,我们将本文所提的方法应用于两个MovieLens的电影数据中,结果表明,该方法有较好的预测效果。
论文目录
文章来源
类型: 硕士论文
作者: 宋爽
导师: 马维军
关键词: 个性化推荐,交互作用,累积回归模型,交替最小二乘法,惩罚
来源: 黑龙江大学
年度: 2019
分类: 基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,企业经济
单位: 黑龙江大学
分类号: F274;F224
DOI: 10.27123/d.cnki.ghlju.2019.001789
总页数: 48
文件大小: 2081K
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