基于异构隐式反馈的张量推荐算法研究

基于张量分解的异构隐式反馈推荐算法研究 本文研究的主要内容是基于张量分解的异构隐式反馈推荐算法，旨在解决现有的隐式反馈推荐算法中的问题，即仅利用很少的辅助反馈导致在数据稀疏情况下推荐不准确。为此，本文提出了一种基于张量分解的推荐算法，利用用户在电子商务网站中的多种行为（如点击、想要、购买等）提供的额外潜在和有价值的信息，来提高推荐的准确性。 首先，需要了解隐式反馈推荐算法的基本概念。隐式反馈是指用户在使用某个系统或服务时，不断地提供反馈信息，例如浏览、点击、购买等行为。这些行为可以被视为用户对某个项目的好恶感或兴趣度的表达。隐式反馈推荐算法的目的是根据用户的这些行为来预测用户可能感兴趣的项目，从而提供个性化的推荐结果。 然而，在大多数基于隐式反馈的推荐算法中，只利用很少的辅助反馈，这会导致在数据稀疏情况下推荐不准确。例如，在某个电子商务网站中，用户可能只浏览了少数几个项目，而没有对其他项目进行任何操作。这将导致推荐算法无法准确地预测用户的兴趣度，从而提供不准确的推荐结果。 为了解决这个问题，本文提出了一种基于张量分解的推荐算法，利用用户在电子商务网站中的多种行为提供的额外潜在和有价值的信息。该算法首先将用户的行为数据转换为一个三维张量，接着使用张量分解来捕捉用户、项目和行为之间的隐式关系。最后，该算法使用 sociales 信息作为正则项来获得信任关系，从而提高推荐的准确性。 该算法的优点是可以克服传统隐式反馈推荐算法中的缺陷，即数据稀疏问题。通过利用用户在电子商务网站中的多种行为，算法可以捕捉到用户、项目和行为之间的隐式关系，从而提供更准确的推荐结果。此外，该算法还可以考虑 sociales 信息，以获得信任关系，从而提高推荐的准确性。 本文的研究结果表明，基于张量分解的异构隐式反馈推荐算法可以有效地解决隐式反馈推荐算法中的问题，即数据稀疏问题，提高推荐的准确性。该算法可以应用于电子商务网站、个性化推荐系统等领域，提高用户体验和 satisfaction。