面向协同过滤的真实偏好高斯混合模型

被引：8

作者：

张亮

李敏强

机构：

[1] 天津大学管理学院

来源：

系统工程学报 | 2007年 / 06期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

协同过滤; 期望-最大化算法; 潜在空间模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

针对协同过滤问题,提出了一种基于高斯混合的概率模型,称为真实偏好高斯混合模型.用户对项目的评分由三个因素决定:用户对项目主题和内容的真实偏好,用户的评分习惯,以及项目的公众评价.引入了两个隐含变量,分别用于描述用户类和项目类,用户和项目依概率可以同时属于多个类.模型包括离线建模过程和在线预测过程,在线预测可以在常数时间内完成.实验表明新模型的预测结果明显优于其他几种协同过滤算法.

引用

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