王猛

作品数：2被引量：8H指数：2
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供职机构：华东理工大学信息科学与工程学院更多>>
发文主题：个性化推荐算法矩阵分解排名推荐系统张量分解更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《系统仿真学报》《华东理工大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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音乐个性化推荐算法TFPMF的研究被引量：6
《系统仿真学报》2019年第7期1397-1407,共11页叶西宁 王猛 
国家自然科学基金(61304071)
基于情境感知的个性化推荐是近年来推荐系统中的研究热点和难点问题,数据稀疏是当前推荐系统面临的主要问题。以音乐推荐为背景,改进了多种情境信息的表示方法,将优化排名倒数(RR)的概率矩阵分解模型(RR-PMF)与张量分解相结合,提出了张...
关键词：推荐系统 排名倒数 概率矩阵分解 张量分解 TFPMF(基于张量分解的概率矩阵分解) 
音乐个性化推荐算法RR-UBPMF的研究被引量：2
《华东理工大学学报（自然科学版）》2017年第1期113-118,共6页王猛 叶西宁 
国家自然科学基金(60974066)
大规模隐式反馈数据的使用是推荐系统中的研究热点和难点问题。针对隐式反馈数据高噪声和缺少负反馈的特点,以音乐推荐为背景,在研究概率矩阵分解模型(PMF)的基础上提出了一种直接优化排名倒数(RR)的概率矩阵分解模型(RR-PMF)。通过与Us...
关键词：推荐系统 协同过滤 排名倒数 概率矩阵分解 KNN 
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