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基于时序漂移的潜在因子模型推荐方法
文献摘要：
[目的]提出一种基于时序漂移的潜在因子分解模型,捕捉用户兴趣趋势特征以提升推荐准确度.[方法]结合用户偏好的时序动态演化以及用户过去行为对当前行为的影响关系进行建模,通过构建辅助矩阵捕捉用户两个时期之间演变关系,引人时间影响因子平衡当前和过去行为的影响.[结果]在三个实验数据集中和基线方法对比测试,精确度最大提高40.02个百分点,最少提高3.75个百分点,平均提高19.81个百分点,证明了本算法的有效性.[局限]由于兴趣漂移演变分析依赖用户历史数据,当历史数据量过于稀疏时需采用用户其他信息进行冷启动.[结论]本文模型对兴趣波动特征的泛化能力更强、用户兴趣演变趋势分析和推荐更准确,能够有效提升企业推荐性能.
文献关键词：
时间序列;兴趣漂移;潜在因子;推荐系统;矩阵分解
中图分类号：
作者姓名：
丁浩;胡广伟;王婷;索炜
作者机构：
南京大学信息管理学院 南京2100232南京大学政务数据资源研究所 南京210023;北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院 北京100191
文献出处：
引用格式：
[1]丁浩;胡广伟;王婷;索炜-.基于时序漂移的潜在因子模型推荐方法)[J].数据分析与知识发现,2022(10):1-8
A类：
时序漂移,兴趣漂移
B类：
潜在因子模型,推荐方法,因子分解,分解模型,用户兴趣,趋势特征,用户偏好,时序动态,动态演化,影响关系,辅助矩阵,两个时期,演变关系,方法对比,对比测试,百分点,少提,演变分析,历史数据,数据量,用用,冷启动,波动特征,泛化能力,演变趋势,企业推荐,推荐性,推荐系统,矩阵分解
AB值：
0.393985
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