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PMUS-HOSGD张量分解方法及其在标签推荐中的应用  
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【英文篇名】 PMUS-HOSGD Tensor Decomposition Method and Its Application in Tag Recommendation
【下载频次】 ★★☆
【作者】 杨林; 顾军华; 官磊; 张宇娟; 彭玉青;
【英文作者】 YANG Lin; GU Junhua; GUAN Lei; ZHANG Yujuan; PENG Yuqing; School of Computer Science and Software; Hebei University of Technology; Big Data Key Laboratory of Hebei Province;
【作者单位】 河北工业大学计算机科学与软件学院; 河北工业大学河北省大数据重点实验室;
【文献出处】 计算机工程 , Computer Engineering, 编辑部邮箱 2018年 11期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 标签推荐; 数据稀疏性; 张量构建; 张量分解; 惩罚机制; 随机梯度下降;
【英文关键词】 tag recommendation; data sparseness; tensor construction; tensor decomposition; penalty mechanism; stochastic gradient descent;
【摘要】 目前的标签推荐系统使用张量来存储用户-资源-标签三维数据,以挖掘三者之间潜在的语义关联。为更好地解决三维数据的稀疏性问题,避免张量填充造成的数据失真,提出基于标签惩罚机制的张量构建方法PM US和基于随机梯度下降的张量分解方法 HOSGD。利用标签惩罚机制和用户评分构建张量,使用随机梯度下降法对张量的展开矩阵进行分解。在此基础上,结合PMUS和HOSGD提出PMUS-HOSGD算法对数据进行处理,根据结果为用户进行个性化标签推荐。在数据集MovieLens上的实验结果表明,与CubeALS、HOSVD和CF算法相比,该算法能够有效提高标签推荐的准确率。
【英文摘要】 The current label recommended system uses tensors to storeuser-resource-labelthree-dimensional data,mining the potential semantic association among the three. In order to solve the sparseness problem of three-dimensional data and avoid the data distortion caused by the tensor filling process,this paper proposes a tensor construction method based on tag punishment mechanism PMUS and a tensor decomposing method based on stochastic gradient descent HOSGD. Tensor is constructed by combining tag punishment mecha...
【基金】 河北省科技计划项目(17210305D,15210345); 天津市科技计划项目(16ZXHLSF00230)
【更新日期】 2018-11-28
【分类号】 TP391.3
【正文快照】 中文引用格式:杨林,顾军华,官磊,等. PMUS-HOSGD张量分解方法及其在标签推荐中的应用[J].计算机工程,2018,44(11):300-305,312.英文引用格式:YANG Lin,GU Junhua,GUAN Lei,et al. PMUS-HOSGD tensor decomposition method and itsapplication in tag recommendation[J]. Comput

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