拟合矩阵与两阶融合迭代：加速推荐算法提升精度与效率

本文主要探讨了在推荐系统领域中如何优化传统矩阵分解模型的问题。传统矩阵分解模型，如非负矩阵分解（NMF）、奇异值矩阵分解（SVD）和正则化奇异值矩阵分解（RSVD），虽然在预测性能上表现出色，但其求解模型参数时常用的方法——梯度下降法，由于收敛速度较慢，限制了推荐系统的实时性和效率。为了解决这个问题，研究人员提出了拟合矩阵模型，这是一种新的建模策略，它能够更好地捕捉用户与物品在均值、偏置和特征层面上的内在联系。 拟合矩阵模型通过构建独立的用户矩阵和物品矩阵来代表用户的特性和物品的特性，这有助于提升预测的准确性。然而，为了进一步提升模型的效率，论文引入了拟牛顿法，这是一种迭代方法，它在优化问题中通常能提供更快的收敛速度。将这两种方法融合，形成了"拟合矩阵与两阶融合迭代加速推荐算法"（Fitting Matrix and Two Orders Fusion Iterative, FAST）。 实验结果表明，FAST算法在平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）这两个评价指标上，相较于传统的矩阵分解方法有所降低，这意味着在保持预测精度的同时，显著提高了推荐系统的迭代效率。这对于推荐系统来说是一个重要的改进，因为它在实际应用中解决了精度与迭代速度之间长期存在的权衡难题。 本文的研究团队包括来自山东理工大学计算机科学与技术学院的几位专家，他们分别是王帅、孙福振（通讯作者）、王绍卿、张进和方春，他们的研究方向涵盖了智能信息计算与处理、推荐系统、数据挖掘等多个领域。他们的研究成果对于推动推荐系统技术的发展具有重要意义，并可能被应用于在线广告、音乐推荐、电影推荐等实际场景中，以提供更快速、更精准的服务。