基于层次化上下文因式分解机的推荐系统

摘要

在基于协同过滤的推荐系统中,因式分解机模型是基于矩阵分解的一般化模型,不需要特定支持向量,可直接应用于回归和分类中,并能更准确地处理稀疏矩阵.通过对其进行改进,在不提高时间复杂度的同时考虑上下文环境,并对上下文进行层次化处理.通过两组真实数据集,在不同的指标下进行实验.最后证实改进后的模型,在准确率和学习速率上优于原有模型.