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摘要
目前音乐推荐系统大多采用协同过滤技术对用户进行推荐,它使得推荐的结果过于片面,论文采用潜在因子、社会化标签和协同过滤三合一的方法实现推荐,并在潜在因子中加入了L2正则项平衡训练误差,优化模型,使得MSE(均方误差)较小;并运用社会化标签方法丰富推荐结果。实验证明,通过这种三和一的方法对用户进行推荐时,能够有更好的推荐结果,不会产生较之使用单一的协同过滤方法所导致的推荐结果过于片面的问题。
关键词:协同过滤;潜在因子;社会化标签;L2正则项
Researchonmusicrecommendationsystemba
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