基于KL散度与JS散度相似度融合推荐算法.pptxVIP

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2024-06-26 发布于上海
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基于KL散度与JS散度相似度融合推荐算法.pptx

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汇报人：;目录;01;互联网信息爆炸式增长，用户面临信息过载问题，个性化推荐系统应运而生。;;研究内容：本文提出了一种基于KL散度与JS散度相似度融合的推荐算法。首先，利用KL散度度量用户与物品之间的相似度；其次，运用JS散度对KL散度结果进行修正；最后，通过融合两种散度的相似度结果生成推荐列表。;02;定义：KL散度（Kullback-LeiblerDivergence）是一种衡量两个概率分布P和Q相似度的非对称度量方法，记作D_KL(P||Q)。其计算公式为：D_KL(P||Q)=∑[P(x)*log(P(x)/Q(x))]，其中x为所有可能的事件。;定义：JS散度（Jensen-ShannonDivergence）是一种基于KL散度的对称相似度度量方法，记作D_JS(P,Q)。其计算公式为：D_JS(P,Q)=1/2*D_KL(P||M)+1/2*D_KL(Q||M)，其中M=1/2*(P+Q)为P和Q的均值分布。;;03;;;;04;;;;;;基于综合相似度为用户生成推荐列表。;;;;;;05;;;;;;06;;;感谢观看

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