计算机应用

作者：陈露, 张晓霞, 于洪

单位：1.计算智能重庆市重点实验室（重庆邮电大学），重庆 400065；2.重庆邮电大学 计算机科学与技术学院，重庆 400065

关键词：非负矩阵三因子分解,推荐系统,可解释机器学习,先验知识,潜在因子模型

基金：国家重点研发计划项目(2019YFB2103000);国家自然科学基金资助项目(61936001);重庆市自然科学基金资助项目(cstc2020jcyj?msxmX0737);重庆市教委科学技术研究青年项目(KJQN201900638)

非负矩阵三因子分解是潜在因子模型中的重要组成部分，由于能将原始数据矩阵分解为三个相互约束的潜因子矩阵，被广泛应用于推荐系统、迁移学习等研究领域，但目前还没有非负矩阵三因子分解的可解释性方面的研究工作。鉴于此，将用户评论文本信息当作先验知识，设计了一种基于先验知识的非负矩阵半可解释三因子分解（PE-NMTF）算法。首先利用情感分析技术提取用户评论文本信息的情感极性偏好；然后更改了非负矩阵三因子分解算法的目标函数和更新公式，巧妙地将先验知识嵌入到算法中；最后在推荐系统冷启动任务的Yelp和Amazon数据集以及图像零次识别任务的AwA和CUB数据集上与非负矩阵分解、非负矩阵三因子分解算法做了大量对比实验，实验结果表明所提算法在均方根误差（RMSE）、归一化折损累计增益（NDCG）、归一化互信息（NMI）和准确率（ACC）上都表现优异，且利用先验知识进行非负矩阵三因子分解的解释具有可行性和有效性。

来源：2022年第3期

《计算机应用》期刊编辑部

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