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電子商務(wù)應用中產(chǎn)生了大量用戶評分數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)中富含了用戶觀點和偏好信息，為了能夠從這些數(shù)據(jù)中準確地推斷出用戶偏好，提出一種面向評分數(shù)據(jù)中用戶偏好發(fā)現(xiàn)的隱變量模型（即含隱變量的貝葉斯網(wǎng)）構(gòu)建和推理的方法。首先，針對評分數(shù)據(jù)的稀疏性，使用帶偏置的矩陣分解（BMF）模型對其進行填補；其次，用隱變量表示用戶偏好，給出了基于互信息（MI）、最大半團和期望最大化（EM）算法的隱變量模型構(gòu)建方法；最后，給出了基于Cibbs采樣的隱變量模型概率推理和用戶偏好發(fā)現(xiàn)方法。實驗結(jié)果表明，與協(xié)同過濾的方法相比，該方法能有效地描述評分數(shù)據(jù)中相關(guān)屬性之間的依賴關(guān)系及其不確定性，從而能夠更準確地推斷出用戶偏好。
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