改进学习率的一种高效SVD++算法An efficient SVD++ algorithm for learning rate improvement
王燕,李凤莲,张雪英,田玉楚
摘要(Abstract)：
推荐系统的核心包括推荐算法及其所依赖的大数据。推荐算法的高效计算,是实现实时人机交互的基本要求。在各种推荐算法中,SVD++算法因其特殊优点而得到广泛应用。但是,大数据背景下SVD++推荐算法的突出问题是计算效率低,难以满足实时人机交互要求。为解决这一问题,提出一种新的方法来提高SVD++推荐算法的计算效率,其核心是采用新的学习率函数对目标函数的指标进行优化。该学习率函数结合指数函数和一次函数的升降速率特点,具有初期值大、中期下降迅速以及后期值小且变化缓慢的特点。仿真实验证明了该方法的有效性。
关键词(KeyWords)： 推荐系统;推荐算法;大数据;SVD++;计算效率;学习率
基金项目(Foundation): 山西省国际合作项目(2015081007);; 2016年太原理工大学教改项目(24);; 山西省优秀人才科技创新项目(201605D211021)~~
作者(Author): 王燕,李凤莲,张雪英,田玉楚
DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.03.034
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