文件名称：论文研究-基于置信度加权的单类协同过滤推荐算法.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 12:25:28
推荐系统,单类协同过滤,隐性反馈,置信度加权,异构置信度优化
针对推荐系统中单类协同过滤（OCCF）可解释性差、数据噪声多的缺陷，提出了一种基于置信度加权的单类协同过滤推荐算法。算法通过置信度函数将用户隐性反馈映射为置信概率，并将该函数集成到隐性反馈推荐模型（IFRM）框架中，形成了隐性反馈置信度加权推荐模型（CWIFRM）；在此基础上，针对CWIFRM基于随机梯度下降提出了异构置信度优化算法。实验结果表明，该模型在多个数据集上都具有更好的推荐效果，异构置信度优化算法使推荐质量得到了进一步提高，验证了CWIFRM具有较强的适用性、可解释性和抗噪声能力。