基于ALS模型协同过滤推荐算法的研究

题名

基于ALS模型协同过滤推荐算法的研究

DOI

作者

舒珏淋吴晟

作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院

摘要

针对协同过滤算法存在着数据稀疏性、准确性以及可扩展性问题,提出了一种结合Word2Vec词向量模型和LSH局部敏感哈希的矩阵分解推荐算法。首先通过Word2Vec模型高速将词的相似性转换为向量之间的相似性,然后基于改进的LSH局部敏感哈希高速计算项目向量之间的相似矩阵,最后结合用户-项目原评分矩阵计算出未评分项目的预评分进行数据的填充,同时在ALS矩阵分解阶段加入相似性,以减少隐含特征因子信息的丢失。实验结果表明,改进的算法比传统的协同过滤推荐算法的MAE值低,具有更优的性能。

关键词

推荐算法；Word2Vec模型；LSH局部敏感哈希

刊名

数据与科学

ISSN

3078-9834

年、卷(期)

20206

所属期刊栏目

数学与物理