拟合矩阵与两阶融合迭代加速推荐算法

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-12-13 合作期刊: 《计算机应用研究》

王帅 孙福振 王绍卿 张进 方春

摘要： 传统的矩阵分解模型无法充分探索用户与物品在均值、偏置和特征之间的内在联系，提出拟合矩阵模型，通过构建用户与物品矩阵分别代表用户与物品特性，提高预测性能。矩阵分解模型在推荐系统领域有精度优势，但求解模型参数最常用的梯度下降法收敛速度缓慢。针对梯度下降法的上述缺陷，考虑与拟牛顿法进行融合，使得收敛速度加快。提出的算法命名为拟合矩阵与两阶融合迭代加速推荐算法(fitting matrix and two orders fusion iterative，FAST)。实验表明，FAST算法比传统的非负矩阵分解(NMF），奇异值矩阵分解(SVD），正则化奇异值矩阵分解（RSVD）在平均绝对误差(MAE）与均方根误差(RMSE）上有下降，在迭代效率上有显著提高，缓解了精度与迭代效率难以平衡的问题。

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