免费论文：鉴于矩阵领会的天性化引荐本领接洽

天性化引荐动作一种灵验的消息过滤本领在近二十年获得了连接的关心和接洽，并在贸易运用中赢得了胜利。个中少许本领如共同过滤本领、鉴于实质的引荐本领、搀和引荐本领仍旧较为老练，正文对那些天性化引荐本领举行了普遍调查研究，并深刻接洽了鉴于矩阵领会的天性化引荐本领。鉴于矩阵领会的引荐算法的基础思维是按照已知的用户名目评阅矩阵，发掘用户和项手段潜伏联系，结构用户和项手段低维特性向量，当须要举行评阅猜测或引荐时，经过求相映用户和项手段特性向量内积来计划用户对项手段爱好水平。正文实行了典范的矩阵领会引荐算法，领会了用户、名目和左右文属性消息对用户爱好模子的感化，提出了经过融洽属性消息来矫正鉴于矩阵领会算法的本领，而且经过试验考证了新算法的灵验性。正文的重要实质囊括以次几点：1. 体例地调查研究了天性化引荐本领的本质运用，引见了引荐体例的重要算法，囊括鉴于实质的引荐算法、共同过滤引荐算法、左右文感知引荐算法以及其余较为典范的引荐算法，对常用的算法评介目标举行了引见。2. 中心接洽了鉴于矩阵领会的天性化引荐算法。对典范的矩阵领会算法举行了深刻接洽，并引见了少许矫正算法；鉴于现有算法的归纳，详细了矩阵领会引荐算法的框架，重要分为三个阶段，即模子结构阶段、模子求解阶段和引荐天生阶段，对各个阶段的工作举行了刻画；经过试验考证了矩阵领会算法的本能。3. 提出了融洽属性消息来处置矩阵引荐算法数据源简单的题目。对准属性数据生存数据不典型的题目，提出了属性向量结构本领，将属性消息变换为属性向量。深刻领会了用户、名目和左右文属性消息对社会爱好、用户爱好和名目受欢送度的感化。而后在矩阵领会算法SVD模子中融洽了用户、名目和左右文属性的感化模子，并辨别结构了融洽各别单类属性消息和多类属性消息的SVD模子。经过试验考证，证领会正文提出的融洽属性消息的SVD模子不妨从多上面普及SVD模子的引荐精确度。

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