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统计推荐模型中的异构数据源资源配置
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作者 成英超 郝志峰 蔡瑞初 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第8期2400-2403,共4页
信息系统中的统计推荐模型需要获取、分析和汇总多个来源的数据。这些多源异构的数据集在特征和价值方面可能存在显著差异,因而影响模型性能。为了提升统计推荐模型的整体性能,该研究采用凸优化理论和方法,解决了统计推荐模型中异构数... 信息系统中的统计推荐模型需要获取、分析和汇总多个来源的数据。这些多源异构的数据集在特征和价值方面可能存在显著差异,因而影响模型性能。为了提升统计推荐模型的整体性能,该研究采用凸优化理论和方法,解决了统计推荐模型中异构数据源的最优资源配置问题。在不同的数据源资源配置下,该工作对比了同一推荐模型的性能变化。实验结果表明,该工作提出的资源分配算法在NDCG(normalized discounted cumulative gain)和召回率这两个推荐系统主要评价指标上有效地提升了模型性能。该工作的结论是:针对多个异构数据源,适当的资源划分和分配策略可以显著影响推荐模型的整体性能。 展开更多
关键词 统计推荐模型 异构数据源 资源配置 凸优化
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