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    • 1. 发明授权
    • 基于Lorenz混沌自适应的推荐方法
    • CN116401458B
    • 2024-01-09
    • CN202310407725.1
    • 2023-04-17
    • 南京工业大学
    • 冯李航贾立鑫焦文华
    • G06F16/9535G06F17/16G06F17/11G06N7/08
    • 本发明公开了基于Lorenz混沌自适应的推荐方法包括,定义电影推荐的评分预测问题;建立电影评分模型,建立模型超参数;求解最优超参数;将最优超参数代入电影评分模型的损失函数中,并将由评分矩阵分解的用户矩阵和电影矩阵进行初始化操作;迭代求解出最优的用户矩阵与电影矩阵;输出预测评分矩阵。本方法可以解决电影推荐系统中人为选定超参数初始化困难的问题,与传统方法相比,能够有效避免最优解为局部最小值的问题以及解决传统的推荐方法随着调优超参数的增多,网格搜索所消耗的计算资源和时间急剧增加且稳定性较差的问题,同时本方法还提出了一种自适应学习率的方法来满足每个电影评分条目对学习率的不同要求。(56)对比文件崔佳旭;杨博.贝叶斯优化方法和应用综述.软件学报.2018,(10),第3068-3090页.Natarajan, Sivaramakrishnan 等.Optimized fuzzy-based grouprecommendation with parallelcomputation.JOURNAL OF INTELLIGENT &FUZZY SYSTEMS .2019,第4189-4199页.Roman Senkerik 等.Ensemble ofstrategies and perturbation parameterbased SOMA for optimal stabilization ofchaotic oscillations.ACM.2020,第1468–1475页.闫涛;刘凤娴;陈斌.基于量子混沌粒子群优化算法的分数阶超混沌系统参数估计.电子学报.2018,(02),第333-340页.魏倩茹;裴东.分数阶与整数阶混沌(超混沌)系统自适应广义矩阵同步.绵阳师范学院学报.2016,(02),第31-37页.