基于排序学习的PRLMDF推荐算法

作者：刘金花; 焦嘉^*

来源：信息记录材料, 2022, 23(08): 103-106.

DOI：10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2022.08.071

• 排序学习
• 兴趣点推荐
• 多粒度级联

针对数据集在排序学习中可解释特征的样本覆盖太少，容易产生过拟合现象，提出了基于排序学习的PRLMDF推荐算法。在类别推荐的基础上进行兴趣点推荐，将类别推荐结果经过预处理和使用多粒度级联森林来构建推荐模型，将每个森林分为许多子森林，在执行过程中使用分布式技术，在保持准确率的基础上提升执行效率。

• 单位
  湖南信息职业技术学院