基于张量分解的推荐算法研究_黄丹

上传者: 34489567 | 上传时间: 2019-12-21 20:43:10 | 文件大小: 3.86MB | 文件类型: caj
先简单地介绍了局部低秩矩阵分解推荐算法(LocalLow-RankMatrix Approximation,化ORMA)的内容该推荐算法结合了基于记忆的协同过滤推荐 算法和基于模型的协同过滤推荐算法的特点。然后介绍了时间因素对推荐系统的 影响,接着介绍张量分解这一数学模型,最后针对推荐算法LLORMA忽略时间因 素这一缺点,结合张量分解对推荐算法LLORMA进行改进,提出了改进的基于时 间的局部低秩张量分解(LocalLow-RankTensorFactorization,LLORTF)推荐算法

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评论信息

  • qq_34821290 :
    还可以,不错
    2019-05-27
  • li_zhiming2012 :
    值得学习的算法
    2018-03-02

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