基于成对交互张量分解的标签推荐

摘要

标签推荐系统是为目标用户推荐最可能用来标记某个资源的一系列标签.目前基于塔克分解模型,相比传统的FolkRank等算法具有更好的预测质量,但它本身的时间复杂度很高,很难适用于大中型数据集;而正则分解模型的时间复杂度虽然为线性,但预测质量并不高.针对上述问题,在改进塔克分解模型的基础上首先提出成对交互张量分解模型PITD.该模型仅考虑用户、资源和标签3个特征之间的部分两两交互关系,减少了无关信息对模型性能以及效率的影响.进而,利用贝叶斯个性化排序方法对PITD模型进行推导,并设计了相应的优化算法.最后,在真实数据集上的广泛实验表明,PITD模型比对比算法具有更好的推荐性能.