31、多领域算法研究：从推荐系统到水沙模型应力分析

多领域算法研究：从推荐系统到水沙模型应力分析

在当今的科技领域，算法的研究和应用广泛涉及多个领域，其中推荐系统和水沙模型应力分析是两个重要的方向。下面我们将深入探讨这两个领域的相关算法和实验结果。

推荐系统中的多上下文推荐算法

在推荐系统中，为了提高推荐的准确性和个性化程度，研究人员采用了多上下文推荐算法，尤其是基于在线张量分解的方法。

数据处理与实验设置

在数据处理方面，与常规从完整数据集中移除 20% 的用户不同，这里保留每个用户 20% 的评分作为测试集，确保所有用户都同时出现在训练集和测试集中。这是因为 CP 分解要求用户和物品在预测时具有相同的维度。
实验设置包括改变多个变量，如两种不同的上下文特征（年龄和性别）、三种插补方法（零值插补、物品平均插补和用户平均插补）以及一系列秩值（2、5、8、10、15）。

实验结果分析

• 实验 1 结果

  • 上下文特征比较 ：性别在几乎所有迭代中平均绝对误差略优于年龄。通过分析评分分布，男性评分集中在 3 和 4，而女性倾向于给出 1 和 5 的极端评分；不同年龄组也有不同的评分倾向，年轻群体给出极端值，中年群体多为 3 分，老年群体多为 4 分。但性别和年龄分组的评分者数量不平衡，且模型是否对特定评分有偏差尚不清楚。
  • 插补方法比较 ：物品平均插补方法是三种方法中最优的，与以往研究结果一致，因此后续实验均采用该方法。