基于多視圖錨點圖哈希技術的推薦算法研究.pdf

1、隨著信息技術和網(wǎng)絡技術的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上的信息和資源出現(xiàn)了爆炸性的增長。為了提高用戶的有效信息獲取能力，個性化推薦系統(tǒng)將會發(fā)揮越來越重要的作用。傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦技術往往只能利用單一視圖下的用戶信息，且需通過高維向量之間的運算才能夠計算出對用戶偏好的預測評分，需要很高的計算和存儲代價。提出了一種基于多視圖錨點圖哈希技術的協(xié)同過濾推薦算法，融合了不同視圖下的用戶信息，并利用基于哈希學習的近似最近鄰搜索技術，實現(xiàn)了高效、高質(zhì)量的推薦結果計算。

2、
　　本文的主要工作有:
　　首先，針對多視圖數(shù)據(jù)，提出了一種利用多視圖局部錨點嵌入的錨點圖構建方法，實現(xiàn)了不同視圖數(shù)據(jù)的融合，既保留了不同視圖內(nèi)的原始信息，又保留了視圖之間的原有結構，同時得到了用戶總體相似度矩陣的一個低秩近似。
　　其次，利用構建得到的多視圖錨點圖，提出了一種多視圖數(shù)據(jù)下的哈希算法，為多視圖數(shù)據(jù)學習具有相似度保留特性的二進制哈希編碼。此外，對于訓練樣本外數(shù)據(jù)點，也提出了一種二進制編碼的快速計算方法。