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        多指標推薦的全局鄰域模型

        2012-04-29 00:44:03呂紅亮王勁林鄧峰
        西安交通大學學報 2012年11期
        關鍵詞:解釋性鄰域準確度

        呂紅亮 王勁林 鄧峰

        摘要:針對現有的多指標推薦模型預測精度較低、速度較慢的問題,提出一種多指標推薦的全局鄰域模型(MGNgbr),該模型綜合全局的打分信息和隱性反饋數據,通過隨機梯度下降法學習物品在各個指標上的相似度,選擇相似度最高的前k個鄰居參與運算并最終預測用戶對物品的打分信息,該模型具有預測準確度高、解釋性好、計算復雜度低等優(yōu)點,實驗結果表明,該模型的預測準確度和分類準確度均優(yōu)于現有的平均值融合模型、多維距離模型和多維奇異值分解模型,與多維奇異值分解模型相比,該模型還具有收斂快、運行時間短等優(yōu)點。

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