文件名称：耦合辅助信息的矩阵分解推荐模型
文件大小：1.25MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-20 06:33:30
推荐系统 混合协同过滤 矩阵分解
近十年来，协同过滤（CF）推荐系统成功地为用户提供了个性化的产品和服务。然而，用户—物品矩阵的稀疏性、推荐精度不高等问题仍然是一个挑战。针对这些问题，在矩阵分解模型基础上，提出了耦合用户和物品辅助信息的矩阵分解混合协同过滤框架；然后，基于此框架又提出了耦合物品属性信息相似度（COS）的过滤模型。大规模真实数据集上的实验表明，该模型不但可以有效解决物品相似度度量问题，而且相比传统方法，尤其是在物品特征非常稀疏的情况下，推荐准确性得到了有效改进。