47、张量分解与概念漂移处理算法在推荐系统中的应用

张量分解与概念漂移处理算法在推荐系统中的应用

在当今的信息时代,推荐系统变得越来越重要,它能够根据用户的偏好和行为为用户提供个性化的推荐。同时,随着数据的不断更新和变化,概念漂移问题也逐渐成为数据处理中的一个重要挑战。本文将介绍张量分解在推荐系统中的应用,以及处理概念漂移的相关算法。

张量分解在推荐系统中的应用

传统的矩阵分解(MF)技术存在一定的局限性,它只能考虑用户和物品的标准特征,无法整合上下文等额外信息。例如,用户在家和孩子一起看电影时,会选择适合家庭观看的电影类型;而在和朋友或同事一起时,可能会选择其他类型的电影。这种上下文信息(如观看电影的地点、设备、同伴等)无法通过简单的用户 - 物品矩阵来管理。

张量可以看作是更高维的数组,能够在推荐过程中纳入额外的上下文信息。在标准的多元数据分析中,数据通常以二维结构排列,但在许多领域,需要更合适的结构来考虑更多维度。推广MF分解的技术也可以应用于张量。

有两种特定的张量分解可以被视为矩阵奇异值分解的高阶扩展:
- PARallel FACtor分析或CANonical DECOMPosition(PARAFAC/CANDECOMP) :将张量分解为秩一张量的和。
- 高阶奇异值分解(HOSVD) :是主成分分析(PCA)的高阶形式。

在推荐系统的文献中,最常用的张量分解技术是HOSVD,它是矩阵SVD的推广。该技术将初始张量分解为N个矩阵(N为张量的大小)和一个比原始张量小的张量。

HOSVD有许多应用场景:
- 在处理用户、电影、用户评分和上下文信息(如年龄、星

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值