基于用户物品成对分块的协同过滤算法

【摘要】据我们所知,几乎所有现存的协同过滤都需在某个特征空间上用某种相似度来发现所谓的物品之间或者用户之间的邻居关系。绝大多数协同过滤算法在寻找邻居的时候都隐含一个假设,那就是两个用户之间的相似或者邻近关系在面对不同的物品的时候是静止不变的。但是在现实中,却不是这样的,两个用户在一些物品上很相似,而在另一些物品上可能截然不同。在面对一个物品集时,根据对这个物品集的看法用户可以聚成多个类,然而在面对一个新的物品集时,先前的用户类结构可能就会坍塌,根据用户对新物品集的看法再次形成一个新的类结构。类似地,物品根据在某个用户集中的受欢迎程度形成的类结构在面对新的用户集的时候也有可能分裂重组。总而言之,用户类结构在面对不同物品时会不停地变化,反之,物品的类结构在面对不同的用户的时候也会不停地变化。在这篇论文中,我们试图去发掘隐藏在评分矩阵中的块结构。我们用一个块结构来建立用户类和物品类以及刻画他们之间的相互作用,每个块由许多用户和物品组成,在这样的每个块中,用户对这个块中的物品持有很相似的看法,而物品在这个块的用户集中也有着类似的受欢迎程度。每一个块都是一个富有深意的被用户和产品共享的结构,反映了在现实中用户兴趣和物品属性之间的切合程度以及用户类和物品类对彼此形成的影响。我们提出了用户物品成对分块算法的一般框架,这个框架包含用户和物品统一特征提取,用户和物品之间的对齐,物品或者用户基于对齐表示进行聚类并得到我们期望的块结构,最后我们利用已有的协同过滤算法进行全局和块内学习并给出未知评分的预测。我们给出一种这种框架的具体实现,并通过模拟实验表明这种方法可以有效地提升推荐算法的性能。
【作者】吴建军；
【导师】唐珂；
【作者基本信息】中国科学技术大学，计算机软件与理论，2014，硕士
【关键词】协同过滤；动态相似；矩阵分块；

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