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電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>基于張量分解和排序學習的個性化標簽推薦算法

基于張量分解和排序學習的個性化標簽推薦算法

2021-04-28 | pdf | 1.94 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  標簽的使用給系統提供了一個劃分并管理用戶和物品的途徑,而個性化的標簽推薦則不僅方便用戶輸入標簽,而且有助于提高系統標簽的質量。進而,系統可以獲得更多關于用戶和物品的信息,提升后續推薦的精度,改善用戶體驗,因此在淘寶、滴滴等類似的業務場景中具有重要的作用。然而,現有的大多欻標簽推薦都沒有關注推薦列表中的排序問題,列表中過于靠后的標簽極易喪失讓用戶使用的機會,造成用戶和物品信息的缺失,阻礙后續的精準推薦。針對上述問題,提出了一種基于張量 Tucker分解和列表級排序學習的個性化標簽推薦算法,采用優化MAP的方式進行訓練,并在Last.fm數據集上進行了仿真實驗,不僅驗證了算法的有效性,而且充分探討了學習率、核張量維度等參數對算法的影響。實驗結果表明,該算法能較好地優化推薦列表的排序問題,且隨列表長度的増加,其性能呈線性下降,算法的實現有利于更好地根據用戶喜好來推薦服務。

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