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      電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>電子商務論文>面向評分數據中用戶偏好發現的隱變量模型構建

      面向評分數據中用戶偏好發現的隱變量模型構建

      2017-12-06 | rar | 0.99 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　電子商務應用中產生了大量用戶評分數據，而這些數據中富含了用戶觀點和偏好信息，為了能夠從這些數據中準確地推斷出用戶偏好，提出一種面向評分數據中用戶偏好發現的隱變量模型（即含隱變量的貝葉斯網）構建和推理的方法。首先，針對評分數據的稀疏性，使用帶偏置的矩陣分解（BMF）模型對其進行填補；其次，用隱變量表示用戶偏好，給出了基于互信息（MI）、最大半團和期望最大化（EM）算法的隱變量模型構建方法；最后，給出了基于Cibbs采樣的隱變量模型概率推理和用戶偏好發現方法。實驗結果表明，與協同過濾的方法相比，該方法能有效地描述評分數據中相關屬性之間的依賴關系及其不確定性，從而能夠更準確地推斷出用戶偏好。

      面向評分數據中用戶偏好發現的隱變量模型構建

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