Rekommendationssystem blir nyligen allt viktigare i en tid av snabb utveckling av informationstekniken och genomträngande databehandling för att tillhandahålla e-handelsanvändares lämpliga artiklar. Under de senaste åren har olika modellbaserade och grannbaserade tillvägagångssätt föreslagits, vilket i viss mån förbättrar rekommendationens riktighet. Dessa metoder är dock mindre exakta än förväntat när användarnas betyg på objekt är mycket glest jämfört med det stora antalet användare och objekt i matrisen för användarobjekt. Datas gleshet och hög dimensionalitet i rekommendationssystem har påverkat rekommendationens prestanda negativt. För att lösa dessa problem, föreslår vi en hybrid rekommendation strategi och ramverk med Gaussian blandning modell och matris faktorisering teknik. Specifikt, den förbättrade cosinus likhet formel används först för att få användarnas grannar, och initiala betyg på ovärderade objekt förutspås. För det andra omvandlas användarnas betyg på objekt till användarnas preferenser på objektens attribut för att minska problemet med datas gleshet. Återigen, den erhållna användar-item-attribute preferensdata tränas genom Gaussian blandningsmodell för att klassificera användare med samma intressen i samma grupp. Slutligen föreslås en förbättrad social matris factorization metod som sammanställer användarens och objektets sociala relationer för att förutsäga andra osedda betyg. Omfattande experiment på två verkliga dataset utförs och resultaten jämförs med de befintliga stora rekommendationsmodellerna. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden uppnår bättre prestanda jämfört med andra metoder i noggrannhet.
En hybrid rekommendation metod och ett ramverk med Gaussian blandning modell och matris faktorisering teknik visas i REF, där den förbättrade cosinus likhet formel används för att få användarnas grannar, och initiala betyg på ovärderade objekt förutsägs.
A Hybrid Recommender System for Gaussian Mixture Model and Enhanced Social Matrix Factorization Technology Based on Multiple Interests
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}