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一个基于低通图滤波器的推荐模型
1
作者
彭裕培
陈力
《汕头大学学报(自然科学版)》
2022年第2期61-74,共14页
推荐系统已经成为大数据时代帮助用户挖掘其偏好的有力工具,也创造了大量的经济价值.在实际推荐场景下,尽管用户的偏好或者项目(也称“商品”)的特性都是相对稳定的,可以通过用户与商品的历史交互来捕获.但是,用户对商品存在误触的点击...
推荐系统已经成为大数据时代帮助用户挖掘其偏好的有力工具,也创造了大量的经济价值.在实际推荐场景下,尽管用户的偏好或者项目(也称“商品”)的特性都是相对稳定的,可以通过用户与商品的历史交互来捕获.但是,用户对商品存在误触的点击行为,这实际上是噪音信号.如何对用户-商品进行降噪并学习精确的用户偏好是推荐系统的基本需求.我们将用户-商品交互建模为二部图,并从图信号处理的角度设计了一种低通图滤波器,其可以抑制和过滤高频噪音并筛选出低频的用户偏好.最后,2个真实数据集上的大量实验验证了所设计算法的有效性.
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关键词
推荐系统
图信号处理
低通图滤波器
二部图
BPR损失
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职称材料
题名
一个基于低通图滤波器的推荐模型
1
作者
彭裕培
陈力
机构
汕头大学工学院电子信息工程系
出处
《汕头大学学报(自然科学版)》
2022年第2期61-74,共14页
文摘
推荐系统已经成为大数据时代帮助用户挖掘其偏好的有力工具,也创造了大量的经济价值.在实际推荐场景下,尽管用户的偏好或者项目(也称“商品”)的特性都是相对稳定的,可以通过用户与商品的历史交互来捕获.但是,用户对商品存在误触的点击行为,这实际上是噪音信号.如何对用户-商品进行降噪并学习精确的用户偏好是推荐系统的基本需求.我们将用户-商品交互建模为二部图,并从图信号处理的角度设计了一种低通图滤波器,其可以抑制和过滤高频噪音并筛选出低频的用户偏好.最后,2个真实数据集上的大量实验验证了所设计算法的有效性.
关键词
推荐系统
图信号处理
低通图滤波器
二部图
BPR损失
Keywords
recommendation systems
graph signal processing
low-pass graph filters
bipartite graphs
BPR loss
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
一个基于低通图滤波器的推荐模型
彭裕培
陈力
《汕头大学学报(自然科学版)》
2022
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