面向社交網絡關系的矩陣分解算法的推薦系統(tǒng)研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩55頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

1、移動互聯(lián)網技術的發(fā)展積累了海量的數據。利用傳統(tǒng)的搜索引擎技術，從海量的數據信息當中，發(fā)現(xiàn)滿足興趣的內容變得愈加困難，能夠滿足人們個性化信息需求的技術與服務變得更加迫切。推薦系統(tǒng)能夠滿足并且提供從海量的信息當中為用戶發(fā)現(xiàn)感興趣內容的服務。
　　在人們的日常行為決策當中，周圍的社交網絡關系具有重要的作用，人們最終做出的判斷往往是自身想法與好友建議綜合的產物。在推薦系統(tǒng)領域，矩陣分解算法具其有堅實的數學理論和具有能夠融合額外信息等優(yōu)點。

2、為將影響人們行為的重要因素社交網絡關系同矩陣分解算法的優(yōu)點結合起來，在矩陣分解算法模型中融入社交網絡關系，形成了面向社交網絡關系的矩陣分解算法。通過引入社交影響因子，將用戶評分整體的偏移量分解為用戶自身興趣偏移量和受社交網絡關系影響的偏移量。
　　為驗證算法的有效性，在爬蟲抓取的豆瓣數據集和開源的Foursquare數據集上分別進行了交叉驗證實驗，采用均方根誤差（RMSE）和平均絕對誤差（MAE）作為實驗評價標準。實驗表明，面向社

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論