基于社区的矩阵因子化 (CBMF) 方法,以提高建议的质量
Srilatha Tokala1, Murali Krishna Enduri1, T Jaya Lakshmi1
1Algorithms and Complexity Theory Lab, Department of Computer Science and Engineering, SRM University-AP, Amaravati 522502, India.
基于社区的矩阵因子化 (CBMF) 通过利用网络社区来提高推质量. 这种方法减少了计算需求,并提高了大规模用户评级数据集的准确性.
科学领域:
- 数据科学数据科学数据科学
- 网络分析 网络分析
- 推系统是一个推系统.
背景情况:
- 矩阵分解是从用户评分网络中提取见解和建议的标准技术.
- 大数据集对传统的矩阵因数分解方法构成计算挑战.
- 社区检测算法识别了复杂网络中的群体.
研究的目的:
- 引入一个新的框架,即基于社区的矩阵因数分解 (CBMF),它集成了社区信息,以加强推系统的矩阵因数分解.
- 在大型评级网络上解决矩阵分解的计算局限性.
主要方法:
- 模拟用户评级数据作为一个双边网络.
- 应用社区检测 (卢瓦恩算法) 来分割网络.
- 通过矩阵分解 (MF) 技术 (基本的MF,SVD++,FANMF) 并行提取和处理社区特定的评级矩阵.
- 将社区预测合并并使用根平均平方误差 (RMSE) 评估性能.
主要成果:
- 在六个不同的数据集中,CBMF显著提高了推质量.
- 在MovieLens 100K数据集上,CBMF使用SVD++通过利用25个社区将RMSE从1.26降低到0.21.
- 在FilmTrust,Jester,Wikilens,Good Books和手机数据集中观察到类似的RMSE减少.
结论:
- 基于社区的矩阵因子化为改善推系统提供了一个可扩展和有效的方法.
- 将社区结构集成到矩阵因子化中可以克服计算瓶,并提高预测准确度.
- CBMF框架在各种现实数据集中展示了广泛的适用性和性能增长.
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