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一種新的自適應(yīng)提升的概率矩陣分解算法

大小:0.74 MB 人氣: 2017-12-27 需要積分:1

  針對推薦系統(tǒng)中概率矩陣分解模型(PMF)泛化能力(對新用戶和物品的推薦性能)較差、預(yù)測準(zhǔn)確性不高的問題,提出一種新的基于自適應(yīng)提升的概率矩陣分解算法AdaBoostPMF)。該算法首先為每個樣本分配樣本權(quán)重;然后根據(jù)PMF中的每一輪隨機梯度下降法學(xué)習(xí)用戶和物品特征向量,并計算總體預(yù)測誤差均值和標(biāo)準(zhǔn)差。從全局的角度利用AdaBoost思想自適應(yīng)調(diào)整樣本權(quán)重,使算法更注重學(xué)習(xí)預(yù)測誤差較大的樣本;最后對預(yù)測誤差分配樣本權(quán)重,讓用戶和物品特征向量找到更合適的優(yōu)化方向。相比傳統(tǒng)的PMF算法,AdaBoostPMF算法能夠?qū)㈩A(yù)測精度平均提高約2. 5%。實驗結(jié)果表明,該算法通過加權(quán)預(yù)測誤差較大的樣本,能夠較好地擬合用戶特征向量和物品特征向量,提高預(yù)測精度,可以有效地應(yīng)用于研究個性化推薦。

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