【摘 要】
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针对用户行为转移特性和缓解用户行为数据的稀疏性问题,提出了基于Ranking的贝叶斯序列推荐算法(SR-BPR).SR-BPR算法利用用户与商品的历史交互序列关系,构造行为转移三维张量
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71563030)资助;江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ150370)资助
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针对用户行为转移特性和缓解用户行为数据的稀疏性问题,提出了基于Ranking的贝叶斯序列推荐算法(SR-BPR).SR-BPR算法利用用户与商品的历史交互序列关系,构造行为转移三维张量,基于用户的转移概率,为每个用户构建商品偏好的偏序关系,最后利用贝叶斯Ranking优化算法进行张量分解,将用户和商品映射到高维空间,生成用户和商品的潜因子向量,通过用户和商品的潜因子向量内积预测用户对商品的喜好程度.利用Book Crossing数据集进行实验,实验结果表明,相比于传统的推荐算法,本文提出的SR-BPR算法在准确度上提升了26%,在20%的训练样本,0.93%的数据稠密度上,SR-BPR算法RM SE误差率相比于传统算法降低了11.23%.
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