基于牛顿法的自适应高阶评分距离推荐模型研究

摘要：

现有的一些算法引入了隐语义模型克服数据稀缺带来的问题,为用户提供更有效的推荐.一般情况下,这些方法通过线性组合若干多项式,引入相应参数平衡各个部分比重,以构造优化函数,最终达到最小评分误差或实现最大的偏好等目的.经典模型通常只考虑用户对某一产品的预测评分和实际评分差异(即,一阶评分距离),忽略了其在不同产品上的预测评分与实际评分之间的差值(即,二阶评分距离).因此,高阶评分距离模型同时将两种距离集成到算法之中,并使用随机梯度下降法求解目标函数.可是,上述优化函数中的相关参数往往是手动设置,而且随机梯度下降法求解目标函数的收敛速度较慢,使得该模型缺乏灵活性,也增加了时间消耗.为了提高模型的适应性和效率,文中提出了一种融合归一化函数的自适应高阶评价距离模型,并利用牛顿法求解改进后的高阶评分距离凸优化函数.此方法不仅移除了若干静态参数,而且加快了优化函数的收敛速度.提出的模型具有坚实的理论支持,经过3个实际数据集的实验结果表明,此模型具有较好的预测精度和运行效率.

关键词：推荐系统、隐语义模型、牛顿法、凸优化、高价评分距离

所属期刊栏目：47

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：江苏省高等学校自然科学研究基金;镇江市重点研发计划-社会发展

在线出版日期：2020-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：494-499