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特征漂移約束算法在推薦系統(tǒng)中的優(yōu)化

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摘要:在時間矩陣分解方法的基礎(chǔ)上,利用概念漂移檢測捕獲隨時間動態(tài)變化的用戶興趣和項目偏好特征,可以有效提高個性化推薦算法的準(zhǔn)確性。為此,該文提出特征漂移約束(feature drift constraint,F(xiàn)DC)算法,首先,根據(jù)輸入樣本的評級反饋構(gòu)建評級矩陣的時間序列,采用矩陣分解方法將評級矩陣分解為用戶特征矩陣和項目特征矩陣;其次,在輸入新的評級樣本后訓(xùn)練模型,采用隨機梯度下降方法獲得優(yōu)化的學(xué)習(xí)參數(shù),計算概念漂移的動態(tài)特征加權(quán)用于調(diào)整模型;最后,結(jié)合用戶興趣特征向量和項目偏好特征向量內(nèi)積計算得到預(yù)測的項目評級,實現(xiàn)項目推薦。(剩余13338字)

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