本文關(guān)鍵詞：基于屬性提升與局部采樣的推薦評分預(yù)測

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【摘要】：評分預(yù)測問題是推薦系統(tǒng)研究的一個分支.在上下文感知推薦(Context-Aware Recommendation,CAR)中,常常需要考慮上下文因子(或稱屬性)對評分預(yù)測效果的影響.現(xiàn)有模型大多是捕捉單個屬性的特征并加上多個屬性間的相互作用(簡稱屬性交互)實現(xiàn)評分預(yù)測.然而,有些算法在捕捉屬性間的相互作用時沒有針對性,使一些屬性交互對預(yù)測結(jié)果沒有幫助,甚至降低模型性能;而且,在實現(xiàn)屬性交互時,很多算法只是單純地使用固定的屬性值,沒有從某個方面挖掘出它們的潛在特征.為了解決這些問題,文中提出了屬性提升(Attribute Boosting,AB)框架,從用戶、物品與屬性類型3個方面分別與屬性進行交互.這種更精細的建模方式使屬性能夠自動地適應(yīng)用戶偏好、物品關(guān)聯(lián)與類型特征,并能在評分預(yù)測中充分地發(fā)揮作用.在此基礎(chǔ)上,文中結(jié)合概率圖模型的低秩近似能力和隨機梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)的快速訓(xùn)練優(yōu)勢,在算法性能和訓(xùn)練效率上進行權(quán)衡,設(shè)計了局部采樣(Partial Sampling,PS)方法學習屬性提升框架的參數(shù),最終構(gòu)成完整的屬性提升與局部采樣(Attribute Boosting with Partial Sampling,ABPS)模型.實驗證明,ABPS模型通過有針對性的屬性交互,能有效地挖掘出屬性有用的隱含特征,從而減少盲目交互帶來的消極影響;利用局部采樣,該模型能使用更低的特征維度描述個性化信息,取得比其他模型更好的效果.
【作者單位】： 武漢大學計算機學院;
【關(guān)鍵詞】： 推薦系統(tǒng) 上下文感知推薦 評分預(yù)測 屬性提升 局部采樣 數(shù)據(jù)挖掘
【基金】：國家自然科學基金(61272277)資助
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 中國計算機學會(CCF)會員,主要研究方向為推薦系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘.E-mail:linzheng@whu.edu.cn.朱福喜(通信作者),男,1957年生,博士,教授,中國計算機學會(CCF)會員,主要研究領(lǐng)域為人工智能、數(shù)據(jù)挖掘.E-mail:fxzhu@whu.edu.cn.姚杏,女,1990年生,碩士研究生,主要研究方向為推薦系統(tǒng)

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本文編號：872680