融合社交信息的矩阵分解推荐方法研究综述
大小：1.05 MB 人气： 2017-12-19 需要积分：2
标签：矩阵分解(3637)
随着社交网络的发展，融合社交信息的推荐成为推荐领域中的一个研究热点，基于矩阵分解的协同过滤推荐方法（简称为矩阵分解推荐方法）因其算法可扩展性好及灵活性高等诸多特点，成为研究人员在其基础之上进行社交推荐模型构建的重要原因，本文围绕基于矩阵分解的社交推荐模型，依据模型的构建方式对社交推荐模型进行综述，在实际数据上对已有代表性社交推荐方法进行对比，分析各种典型社交推荐模型在不同视角下的性能（如整体用户、冷启动用户、长尾物品）．最后，分析基于矩阵分解的社交推荐模型及其求解算法存在的问题，并对未来研究方向与发展趋势进行了展望。
非常好我支持^.^
(1) 100%
不好我反对
(0) 0%
下载地址
融合社交信息的矩阵分解推荐方法研究综述下载
相关电子资料下载
- 基于矩阵分解的图嵌入 1320
- 奇异值分解和矩阵分解傻傻分不清楚？一文帮你理清两者差异！ 5437
- 推荐系统中的矩阵分解技术 8150
- 系统机器学习算法总结知识分享 4336
- 快速高效的实现浮点复数矩阵分解 765
- 用Xilinx Vivado HLS可以快速、高效地实现QRD矩阵分解 2971