資源簡介
在異構信息網絡下往往會產生紛繁復雜的數據,這些數據常用一種被稱為張量的新的形式來表示。但是由 于這些數據中缺失值較多,存在一定的稀疏性,因此需要對張量進行分解,恢復缺失值,找出多元數據之間潛在的關系。
張量分解是推薦系統中一種重要的方法, 在推薦系統中應用張量分解,可以挖掘出潛在關系,給用戶帶來更好的推薦體驗。筆者以數據挖掘為引,研究了張量分解及其在推薦系統中的應用,并根據當下的研究熱點問題提出了未來張量分解在推 薦領域的應用方向和發展趨勢。
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