ABSTRACT Collaborativa filtreringsalgoritmer, såsom matris factorization tekniker, håller nyligen på att få fart på grund av deras lovande prestanda på recommender system. Men de flesta samarbetande filtreringsalgoritmer lider av data sparsamhet. Aktiva lärande algoritmer är effektiva för att minska gleshet problem för recommender system genom att begära användare att ge betyg till vissa objekt när de går in i systemen. I detta papper, en ny matris factorization modell, kallad Enhanced SVD (ESVD) föreslås, som innehåller den klassiska matris factorization algoritmer med betygen slutföras inspirerade av aktivt lärande. Dessutom är kopplingen mellan förutsägelsenoggrannheten och densiteten av matrisen byggd för att ytterligare utforska dess potentialer. Vi föreslår också flerskikts ESVD, som lär sig modellen iterativt för att ytterligare förbättra prediktionsnoggrannheten. För att hantera obalanserade datamängder som innehåller mycket fler användare än objekt eller fler objekt än användare presenteras objektvis ESVD respektive användarvis ESVD. De föreslagna metoderna utvärderas på de berömda Netflix och Movielens datauppsättningar. Experimentella resultat validerar deras effektivitet både när det gäller noggrannhet och effektivitet jämfört med traditionella matrisfaktoriseringsmetoder och aktiva inlärningsmetoder.
Referens REF föreslog en ny matris factorization modell kallas ESVD, som kombinerade den klassiska matris factorization med poängen inspirerad av aktivt lärande, och konstruerade en flerskikts ESVD modell för att förbättra noggrannheten.
Matrix Factorization With Rating Completion: An Enhanced SVD Model for Collaborative Filtering Recommender Systems
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}