关键词topic matrix factorization
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- KDD融合主题和社交潜在因素的协同过滤算法在隐式反馈中的应用
本文以 user-generated content 为基础,提出了一种新的模型 MR3,将 collaborative filtering、social matrix factorization 和 topic matrix factor - 综合评分、社交关系和评论的综合推荐方法
本文旨在探讨如何通过数据融合来提高评分预测的准确性,通过扩展 Social MF 模型以及提出新的 MR3 框架,即通过整合邻居关系、评分和隐藏主题等三种信息来创造新的推荐系统,提高了推荐系统的准确性。本文通过两个真实世界数据集的评测衡量了