赞助商式广告推荐系统中数据稀疏问题的研究

作     者：杨燕 霍晓骏 贺樑 YANG Yan;HUO Xiao-jun;HE Liang

作者机构：华东师范大学信息科学技术学院上海200241 

基　　金：国家科技支撑项目(2012BAH93F03)资助 上海市科委项目(13511506201)资助 

出 版 物：《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)

年 卷 期：2015年第36卷第9期

页      码：1993-1997页

摘      要：广告推荐系统是当前针对网络广告的研究热点.在广告推荐系统中,一般利用使用基于邻域的协同过滤产生推荐,但是这种算法对数据的稀疏性有着一定要求,不适合对稀疏性太高的数据使用协同过滤.本文利用矩阵分解算法解决数据稀疏的问题,并在腾讯搜搜广告日志数据上进行实验.实验结果表明,本文提出的矩阵分解广告推荐算法弥补了数据稀疏带来的弊端,能够取得更高的准确率,召回率以及F指标,对稀疏的数据有着更高的抵抗性.

主 题 词：广告推荐 矩阵分解 协同过滤 赞助商式广告 稀疏 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

馆 藏 号：203351353...