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一种新的自适应提升的概率矩阵分解算法

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.74 MB | 2017-12-27

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  针对推荐系统中概率矩阵分解模型(PMF)泛化能力(对新用户和物品的推荐性能)较差、预测准确性不高的问题,提出一种新的基于自适应提升的概率矩阵分解算法( AdaBoostPMF)。该算法首先为每个样本分配样本权重;然后根据PMF中的每一轮随机梯度下降法学习用户和物品特征向量,并计算总体预测误差均值和标准差。从全局的角度利用AdaBoost思想自适应调整样本权重,使算法更注重学习预测误差较大的样本;最后对预测误差分配样本权重,让用户和物品特征向量找到更合适的优化方向。相比传统的PMF算法,AdaBoostPMF算法能够将预测精度平均提高约2. 5%。实验结果表明,该算法通过加权预测误差较大的样本,能够较好地拟合用户特征向量和物品特征向量,提高预测精度,可以有效地应用于研究个性化推荐。

一种新的自适应提升的概率矩阵分解算法

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