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基于评分预测与排序预测的协同过滤推荐算法

更新时间:2019-12-24 00:57:27 大小:2M 上传用户:zhiyao6查看TA发布的资源 标签:评分预测 下载积分:1分 评价赚积分 (如何评价?) 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

协同过滤推荐算法在电子商务领域运用广泛.之前的研究要么仅从评分预测的角度来研究,要么仅从排序预测的角度来研究.为了兼顾这两个方面,本文在传统的基于评分预测的PMF(Probabilistic Matrix Factorization)算法和基于排序预测的xCLiMF(Extended Collaborative Less-is-More Filtering)算法的基础上提出了一种基于评分预测与排序预测的协同过滤推荐算法URA(Unified Recommendation Algorithm),该方法通过在PMF和xCLiMF算法中共享用户和推荐对象的特征空间,利用PMF算法来学习高精度的用户和推荐对象的特征向量,从而进一步增强排序推荐性能.实验验证,该方法在评价指标NDCG和ERR下均优于PMF和xCLiMF算法,且复杂度与评分点个数线性相关.URA算法可运用于互联网信息推荐领域的大数据处理.


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12  
Vol. 45 No. 12  
Dec. 2017  
2017  
12  
ACTA ELECTRONICA SINICA  
基于同过滤算法  
1
3
2
, ,  
强 李 磊  
( 1.  
528333; 2.  
技术学院电子与信息学院 广德  
大学科学与  
510303)  
广学院计算机科学系 广广  
计算机学院 广广州  
510006; 3.  
:
,  
同过滤算法电子域运用广泛 之前的研究仅从来研究 仅从  
,  
来研究 本文统的基于的  
PMF( Probabilistic Matrix Factorization)  
xCLiMF( Extended Collaborative Less-is-More Filtering)  
算法基于的  
同过滤算法  
算法的基上提出了基于测  
URA( Unified Recommendation Algorithm) ,  
该方在  
PMF  
xCLiMF  
算法享  
用  
PMF  
算法来学征向从而荐  
,  
实验验该方评价指标  
NDCG  
ERR  
PMF  
xCLiMF  
算法 且复线性相关  
优于  
URA  
算法可运用信息的大处理  
:
;
;
;
;
关键词  
中图分类号  
URL: http: / /www. ejournal. org. cn  
系统 同过滤 测  
:
TP302  
:
A
:
文章编号  
0372-2112 ( 2017) 12-3070-06  
文献标识码  
DOI: 10. 3969 /j. issn. 0372-2112. 2017. 12. 033  
电子学报  
Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on  
Rating Prediction and Ranking Prediction  
1
3
2
LI Gai CHEN Qiang LI Lei  
( 1. Department of Electronic and Information EngineeringShunde PolytechnicFoshanGuangdong 528300China;  
2. School of Data and Computer ScienceSun Yat-Sen UniversityGuangzhouGuangdong 510006China;  
3. Department of Computer ScienceGuangdong University of EducationGuangzhouGuangdong 510303China)  
Abstract: Collaborative filtering ( CF) recommendation algorithm is widely used in the field of e-commerce. The  
previous researches on CF focused on either rating prediction or ranking prediction. In order to take into account these two  
aspectsa collaborative filtering recommendation algorithm based on rating prediction and ranking prediction ( Unified Rec-  
ommendation AlgorithmURA) is proposed. URA shares common latent features of users and items in PMF ( Probabilistic  
Matrix Factorizationrating-oriented) and xCLiMF ( Extended Collaborative Less-is-More Filteringranking-oriented) algo-  
rithmsand PMF learns improved latent features of users and items in URAso that URA improves the performance of rank-  
ing recommendation. Experimental results showed that our proposed URA Algorithm outperformed PMF and xCLiMF algo-  
rithms over evaluation metrics NDCG and ERRand that the complexity of URA is shown to be linear with the number of  
observed ratings. URA is suitable for big data processing in the field of internet information recommendation.  
Key words: recommended systems; collaborative ranking; collaborative filtering; rating prediction; ranking prediction  
生 协同过滤算法是信息系统中运用广泛  
1
引言  
最成技术 使用广泛的是基于  
12]  
着互电子展 互网上  
模型同过滤算法  
基于模型同过滤算法按  
信息爆炸快速海  
, :  
法的同 主要分是基于评  
3 ~ 6]  
所需信息 了当业  
同过滤算法  
是基于预  
7 ~ 16]  
,  
学术的一大信息系统应  
同过滤算法  
基于同过  
: 2016-09-13;  
: 2017-02-28;  
:
收稿日期  
修回日期  
责任编辑 覃怀银  
广学基目  
( No. 201604010049No. 201510010203) ;  
:
国家自学基金  
( No. 61370186No. 61640222) ;  
( No. 2016A030310018) ;  
( No.  
广技计目  
2014A010103040No. 2014B010116001) ;  
广科技计目  
广项  
( No. 2015ARF25)  
3071  
12  
:
基于同过滤算法  
算法首先再  
基于同过滤算法的性能要优于基  
过这些的大进行基于  
过滤的  
URA xCLiMF  
算法用和  
算法一的优化学算法  
同过滤算法优化算法来直  
17]  
接给而不推  
URA  
1
算法的出流程示  
介  
之前研究研  
3 ~ 6]  
11 ~ 16]  
基于  
仅从来研究  
同过滤算法基于同  
17]  
过滤算法陷  
研究的缺  
3]  
本 文 统 的  
PMF  
(
算 法 基 于 测  
)
14]  
xCLiMF  
(
)
算法 基于测  
的基于过滤法  
URA; URA PMF xCLiMF  
的基上提出了种  
算法在  
用  
强  
xCLiMF URA  
算法用  
PMF  
算法来学精  
PMF  
xCLiMF  
算法是基于矩阵解  
于  
算法和  
的算法 本文假设算法对  
PMF  
同时引入中参数 α 制  
算法  
算法的能 文中出了  
算法的  
xCLiMF URA  
算法个  
xCLiMF  
算法性的相整  
算法的到  
,  
算法 在真实的实验验算  
PMF  
算法和  
评价指标优于同过滤  
URA  
:
算法的优化函数如下  
( ) ,  
算法 基于基于且复度  
M
N
T
线性相关  
L( UV) = ( 1 - ) ×  
α
r
∑∑ ui  
lng( U V )  
i
u
(
[
u
i = 1  
N
2
基本  
T
T
+
+
+
ln( 1 - r g( U V U V ) )  
u
uj  
u
j
i
] )  
j = 1  
R  
本文中 矩阵 矩阵  
( 1 ~ 5 ) ,  
分 该矩阵具  
M
N
1
T
2
K × M  
K × N  
×
( I ( R g( U V ) ) )  
u
α
M
N  
; U  
C
V  
C
U  
V
和 分  
户  
征矩阵  
rr r min( MN) .  
象  
∑∑ ui  
ui  
i
2
u
i = 1  
K  
数  
λ
2
2
(
U
+
V
)
( 1)  
K
R
矩阵 ≤  
般  
2
r i I  
u ,  
为  
ui  
3
基于排序同过荐  
PMF  
xCLiMF  
算法的优化函  
矩阵  
算法和  
算法  
314.  
及其变量献  
如上面所析  
3. 1  
基于排序同过算  
本文在  
URA  
PMF  
算法引入 算法的的是了进  
算法的因此中参数 α 的  
法简介  
xCLiMF  
强  
314]  
道  
PMF  
xCLiMF  
算法算法采  
0 1,  
αα  
= 1  
URA  
PMF  
算法退为  
的机法来学在  
. PMF  
算法 α  
= 0  
URA  
xCLiMF  
算法退为  
中参数 α 对  
( 1) URA  
算法 本文将  
征向量  
模型 列  
矩阵解模型来直优化评价指标  
算法矩阵解模型来学对  
4. 4. 1  
URA  
实验部分的  
. xCLiMF  
算法  
法的性式  
以优化  
UV  
回的征矩阵  
算法 回  
不仅能够用出  
且能够户  
ERR,  
而  
UV.  
征矩阵  
基于同过滤  
( URA PMF  
)
:
算法  
算法 的思想合  
值 从而强了的实性  
xCLiMF  
PMF  
和  
分数信息提高  
征向量时从而提高  
URA  
算法的优点 用  
算法挖掘评  
3. 2  
算法优化描述  
UV  
xCLiMF  
算法用  
( 1)  
征矩阵  
参数函数  
凸  
函数 因此算法法来特  
算法的算法引  
PMF PMF xCLiMF  
算法来为  
UV,  
到目函数  
( 1)  
局部最  
征矩阵  
算法的的是用  
算法学征向从而  
xCLiMF  
( 1)  
UV  
得  
函数  
式  
使用对  
:
强  
算法性基于排  
N
L
= ( 1 - ) ×  
α
r
g( f ) V  
ui  
ui  
i
同过滤算法的研究成果表  
(
[
U
i = 1  
u

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