基于张量分解的推荐算法研究_黄丹

张量分解推荐算法

先简单地介绍了局部低秩矩阵分解推荐算法（ＬｏｃａｌＬｏｗ－ＲａｎｋＭａｔｒｉｘ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ，化ＯＲＭＡ）的内容该推荐算法结合了基于记忆的协同过滤推荐 算法和基于模型的协同过滤推荐算法的特点。然后介绍了时间因素对推荐系统的 影响，接着介绍张量分解这一数学模型，最后针对推荐算法ＬＬＯＲＭＡ忽略时间因 素这一缺点，结合张量分解对推荐算法ＬＬＯＲＭＡ进行改进，提出了改进的基于时 间的局部低秩张量分解（ＬｏｃａｌＬｏｗ－ＲａｎｋＴｅｎｓｏｒＦａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ，ＬＬＯＲＴＦ）推荐算法

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qq_34821290 :

还可以，不错
2019-05-27
li_zhiming2012 :

值得学习的算法
2018-03-02

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