论文研究 基于协同矩阵分解的社会化标签系统的资源推荐.pdf

应用来自Delicious的数据集, 通过对精确度和召回率等指标的测评, 研究了协同矩阵分解对社会化标签系统中资源推荐的有效性问题, 由于用户、资源、标签之间具有一定的相似性, 采用了通过同时分解三者在不同方向的潜在兴趣值, 对用户推荐其潜在兴趣方向相近的资源的方法。与协同过滤、图结构分析的结果进行了对比, 研究结果表明该方法要优于其他方法。为了证明协同矩阵分解的有效性, 对正规化、学习率、UT因子和IT 因子等各个变量也进行了参数敏感度分析。