矩阵分解与对比分析在推荐系统中的应用：博士学位论文

"这篇博士学位论文主要探讨了矩阵分解与对比分析技术在推荐系统中的应用，由Marharyta Aleksandrová撰写，并于2017年7月7日在洛林大学获得计算机科学博士学位。论文的评审委员会包括Elisabeth Metais、Stéphane Canu、Patrick Gallinari、Thomas Largillier、Anton Popov等专家，导师为Anne Boyer和Armelle Brun，共同导师为Oleg Chertov。论文的研究内容可能涉及如何利用矩阵分解技术处理大规模数据，以提高推荐系统的精度和效率，并可能通过对比分析探讨不同方法的效果。" 本文重点讨论的是推荐系统中的矩阵分解技术，这是一种常用的处理高维稀疏数据的方法，尤其适用于用户行为数据。矩阵分解通常将用户-物品交互矩阵分解为两个低秩矩阵，揭示隐藏的用户兴趣和物品特征，从而实现个性化推荐。例如，著名的协同过滤算法就基于矩阵分解。 矩阵分解主要有奇异值分解（SVD）、非负矩阵分解（NMF）和潜在语义分析（LSA）等方法。在推荐系统中，这些技术可以捕捉用户与物品之间的隐含关系，减少原始数据的维度，同时保留关键信息。通过这种方式，推荐系统能够预测用户对未评分物品的喜好，生成个性化推荐列表。 对比分析技术则可能涉及比较不同的矩阵分解方法，或者将矩阵分解与其他推荐算法（如基于内容的推荐、基于流行度的推荐或深度学习方法）进行对比，以评估其性能。对比分析通常包括准确率、召回率、F1分数等指标，以及对计算复杂度和可扩展性的考量。 此外，论文可能还涵盖了知识产权法规的相关内容，强调了学术成果的引用和保护的重要性，提醒读者在使用论文成果时需遵守相关法律，防止侵权行为。 这篇论文深入研究了推荐系统中矩阵分解的应用，并通过对比分析技术来优化推荐效果，对于理解推荐系统的核心算法和改进策略具有重要意义，为相关领域的研究提供了理论基础和实践指导。