基于平行因子分解PARAFAC的協(xié)同聚類推薦算法
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標(biāo)簽：推薦算法(9953)
針對三元組數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)性復(fù)雜的特點，提出了基于平行因子分解（ PARAFAC）的協(xié)同聚類推薦算法。該算法利用PARAFAC算法對張量進行分解，挖掘多維數(shù)據(jù)實體之間的相關(guān)聯(lián)系和潛在主題。首先，利用PARAFAC分解算法對三元組張量數(shù)據(jù)進行聚類；然后，基于協(xié)同聚類算法提出了三種不同方案的推薦模型，并通過實驗對三種方案進行了比較，得到了最優(yōu)的推薦模型；最后，將提出的協(xié)同聚類模型與基于高階奇異值分解（ HOSVD）的推薦模型進行比較。在last．fm數(shù)據(jù)集上，PARAFAC協(xié)同聚類算法比HOSVD張量分解算法在召回率和精確度上平均提高了9.8個百分點和3.7個百分點，在delicious數(shù)據(jù)集上平均提高了11.6個百分點和3.9個百分點。實驗結(jié)果表明所提算法能更有效地挖掘出張量中的潛在信息和內(nèi)在聯(lián)系，實現(xiàn)高準確率和高召回率的推薦。
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