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面向評分數(shù)據(jù)中用戶偏好發(fā)現(xiàn)的隱變量模型構(gòu)建

2017-12-06 | rar | 0.99 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  電子商務(wù)應用中產(chǎn)生了大量用戶評分數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)中富含了用戶觀點和偏好信息,為了能夠從這些數(shù)據(jù)中準確地推斷出用戶偏好,提出一種面向評分數(shù)據(jù)中用戶偏好發(fā)現(xiàn)的隱變量模型(即含隱變量的貝葉斯網(wǎng))構(gòu)建和推理的方法。首先,針對評分數(shù)據(jù)的稀疏性,使用帶偏置的矩陣分解(BMF)模型對其進行填補;其次,用隱變量表示用戶偏好,給出了基于互信息(MI)、最大半團和期望最大化(EM)算法的隱變量模型構(gòu)建方法;最后,給出了基于Cibbs采樣的隱變量模型概率推理和用戶偏好發(fā)現(xiàn)方法。實驗結(jié)果表明,與協(xié)同過濾的方法相比,該方法能有效地描述評分數(shù)據(jù)中相關(guān)屬性之間的依賴關(guān)系及其不確定性,從而能夠更準確地推斷出用戶偏好。

面向評分數(shù)據(jù)中用戶偏好發(fā)現(xiàn)的隱變量模型構(gòu)建

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