第3期 王媛媛,等:基于人口统计学的改进聚类模型协同过滤算法 表3 Movielens(100k)数据集比较结果 Method D=8 D=16 D=16 NDCG@20 ERR@20 NDCG@20 ERR@20 NDCG@20 ERR@20 NDCG@20ERR@20 6476 0.6372 0.6092 0.637 WRMF 0.7595 0.7691 0.7551 IPRMF 0.6961 0.7401 0.6904 0.7421 0.7402 BPRME 0.67330.63880.67160.6972 0.674 0.7179 QMF-PL. 0.76280.81 0.7619 0.7992 0.8077 QMF-COS 0 7106 0.7605 0.6873 0.7287 0.7242 9410.7674 4■ (aMovielens+, train=0. 60, D= (b)Movielens+, train=0. 60,D=16 (c)Movielens+, train=0. 80. D=8 (d) Movielens+, train=0. 80, D=16 图4 Movielens+数据集比较结果 表4 Movielens+数据集比较结果 air=0. 6 Method 0.523 0.57040.6037 0.7399 BPRMF 0.63730.6710 0.609 0.6442 0.6847 0.6983 0.6989 0.7751 0.73280.7636 0.6471 0.6230 0.7034 0.6909 0.7441 7412 图5和图6是NDCG@10以及ERR@10在 Epinions, Movielens(1M数据集上的迭代过程数据。 口 learning (a)epinions, train=0. 60 (b)epinions,train=0. 60 g~,的含 (epinions,train=0.80 图5NDG@10,ERR@10在 Epinions数据集上的迭代过程数据第 3期 王媛媛 ，等 ：基于人 口统计学的改进聚类模型协 同过滤算法 67 表 3 Movielens(100k)数据集 比较结果 NDC~Gj5 NDCGl10 NlYCGl20叠ERR重5 ERR10 (a)Mo~elens+ ，train=O．60， NDC ( G c j5 )M NIX ov ?G i ie 10 le N n D s C + G2 ， O tr E a R in R45 =O．8Oi，D=R820 基黧 蒜 DccF ■ MF qMF-COS 耩 QMF—PL SMRMF 剖 W BPRMF ■ WRMF ■ Bia“ MF 爨簟MF QM Fc f 鼹 QMF’PL SMRM F ％ WBPRMF ■ WRMF 翻NDCG5 (b NDCG5 翮 瑚NDCG10 Nlx)G∞ ERR5 ER】tl0 ERK∞ ． D= 16 翻ERR20 (d)Movielens+ ，train= O．80．D一 16 图 4 Movielens+数 据集比较结果 表 4 Movielens+数 据集比较结果 暑嚣 DCCF ■ MF QMF_c0S 黼 QMF~PL SM RMF WBpRM F — WRMF ■B F 蚕QMF~COS 黼 QMF—PL SMP2dF 菇WBPRMF — WRMF 图 5和图 6是 NDCG@10以及 ERR@10在 Epinions， MovieLens(1M)数据集上的迭代过程数据。 0 10 lterstio (a)epinions，train=0．6O 20 30 40 50 Iteration (c)epinions，train= O．80 骨 [ean~ing ratenO05 △ l~rning ratc~O01 0 learning tn 锄瞒 日 learning rate~0,1 舟 learning 005 △ learnleg rate~0．01 甘 learning te一姐05 0 k~rnhag ra1 姐 l O耵 5 Q855 。 (1腼 爱o8l5 tt795 0775 n 755 2o ∞ 40 50 Iteration (b)epinions，train=O．6O 0 lo 20 鼬 40 50 Iteration (d)epinions．train= O．8O 图 5 NIX3G@10，ERR@10在 Epinions数据集上的迭代过程数据 learning r丑 司l加5 △ learningrat n0l 0 learning i~tt@t也05 0 learning m -0．I 静 learning Ie 彻 畸 △ learning r日t姐01 0 leanling rate-~ 06 口 learning rate~02 =：==：=== ==：㈣ 呻==：==：=鞠 鲞嚣盛睡 函匪 啪 嘶唧 嘴 咖啡唧啦咖 “ ¨ “ === “ ¨ 畚 惑匿 麓墼函露 ㈣嘛啪嘶哪嘶㈣ 嘶㈨哺㈣ ㈣ 嘶 呲 咖 0 宙 0_【固 o0Z {彗嘴吣 0_E@8 Z