一种基于高斯混合模型的协同过滤算法

摘要

协同过滤技术中的矩阵分解是推荐系统中的有效技术手段。而现在主流的矩阵分解算法假设推荐系统评分数据服从高斯分布,因而受数据噪声影响,其鲁棒性达不到预期。为了解决这个问题,提出基于高斯混合模型的矩阵分解算法。设定评分数据服从高斯混合分布,在此基础上应用基于贝叶斯概率的矩阵分解模型。同时,提出一种基于半监督学习的数据实验方法,充分挖掘有标签和无标签数据。实验结果表明,基于高斯混合分布的矩阵分解算法对评分噪声拥有更强的免疫力,同时可以提高预测准确率。