本文選題：推薦系統(tǒng) + 協(xié)同過濾��； 參考：《計算機工程與應(yīng)用》2017年03期

【摘要】：基于梯度下降矩陣分解模型的協(xié)同過濾推薦算法需要利用正則化技術(shù)對問題加以約束。損失函數(shù)中的正則化參數(shù)能夠提高模型的預(yù)測精度,防止訓(xùn)練過擬合,并可以在二者間調(diào)節(jié),使二者平衡。提出了一種多正則化參數(shù)的方法,根據(jù)用戶的活躍度或者項目的流行度確定正則化參數(shù)的值,能在不同評分?jǐn)?shù)量的用戶或者項目上防止訓(xùn)練過擬合,同時可以得到更好的預(yù)測精度。實驗結(jié)果驗證了算法的正確性和有效性。
[Abstract]:Collaborative filtering recommendation algorithm based on gradient descent matrix decomposition model needs to be constrained by regularization technique. The regularization parameters in the loss function can improve the prediction accuracy of the model, prevent the training from overfitting, and can be adjusted between the two to make the two balanced. In this paper, a method of multiple regularization parameters is proposed to determine the values of regularization parameters according to the user's activity or the popularity of the item, so as to prevent the over-training of users or items with different scores. At the same time, better prediction accuracy can be obtained. Experimental results show that the algorithm is correct and effective.
【作者單位】： 福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61473089)
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1943889