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摘要
非负矩阵三因子分解是潜在因子模型中的重要组成部分。由于该算法能将原始数据矩阵分解为三个相互约束的潜因子矩阵，其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）。具体地说，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，然后重新更改了非负矩阵三因子分解算法的目标函数和更新公式，巧妙的将先验知识嵌入到算法当中。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数据集上对比非负矩阵分解、非负矩阵三因子分解算法做了大量实验，实验结果表明所提算法在均方根误差（RMSE）等四个指标上都表现优异，且利用先验知识进行非负矩阵三因子分解可解释性研究的可行性和有效性。
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