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一种可解释性泛化矩阵分解推荐算法
文献摘要：
可解释性矩阵分解解决了概率矩阵分解缺乏可解释性的问题,然而概率矩阵分解假设评分数据是服从正态分布的,这与实际场景有一定的偏差.针对该问题,提出一种可解释性泛化矩阵分解推荐算法.首先采用一种新型的变换函数使原始评分近似服从正态分布,然后通过可解释性矩阵分解获得预测评分,最后利用对应的逆变换函数将预测评分映射回原始评分区间.在三个数据集上进行实验,结果表明,与多个主流矩阵分解算法相比,提出的算法在多个评价指标上占优.
文献关键词：
推荐系统;可解释性矩阵分解;变换函数;正态分布
中图分类号：
作者姓名：
吕亚兰;徐媛媛;张恒汝
作者机构：
西南石油大学计算机科学学院,成都,610500
文献出处：
引用格式：
[1]吕亚兰;徐媛媛;张恒汝-.一种可解释性泛化矩阵分解推荐算法)[J].南京大学学报（自然科学版）,2022(01):135-142
A类：
可解释性矩阵分解
B类：
推荐算法,解解,概率矩阵分解,评分数据,服从,正态分布,变换函数,预测评分,逆变换,射回,分区间,流矩阵,占优,推荐系统
AB值：
0.214513
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