作者：彭嘉恩; 邓秀勤; 刘太亨; 刘富春; 李文洲隐语义模型社交网络标签信息推荐算法
摘要：为了提高隐语义模型在数据稀疏情况下推荐结果的质量,提出一种带有社交正则化项和标签正则化项的隐语义模型.根据用户社交网络和物品标签的信息,设计出描述用户和物品概况的正则化项,并利用用户对物品的历史评分计算得到用户评分偏好,将这三项引入矩阵分解目标函数中,进一步约束目标函数,最后通过梯度下降法去优化模型参数,得到推荐结果.为了验证算法的有效性,在Last.fm数据集上进行实验,实验结果表明,本文算法的推荐质量优于其他传统推荐算法.
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