本文選題：Flickr組推薦　切入點：概率矩陣分解　出處：《模式識別與人工智能》2013年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：知名圖片分享網(wǎng)站Flickr中的組,在增加圖片曝光率、方便用戶瀏覽圖片等方面發(fā)揮重要作用.因而,如何協(xié)助用戶便捷地搜尋其感興趣的組成為研究者關(guān)注的熱點之一.針對此問題,文中利用Flickr中輔助用戶選擇組的元素,即其關(guān)注的用戶鏈接關(guān)系及組內(nèi)的內(nèi)容標簽信息,提出一種組推薦模型.該模型基于概率矩陣分解的方法,具有較低的復(fù)雜度.在Flickr數(shù)據(jù)集上的實驗表明,該模型可為用戶提供較高質(zhì)量的推薦結(jié)果.最后,基于該模型設(shè)計一個Flickr組推薦系統(tǒng).
[Abstract]:The groups in Flickr, a well-known photo-sharing site, play an important role in increasing picture exposure and facilitating users to browse pictures. How to assist users to easily search for the composition of their interest is one of the hot topics for researchers. In order to solve this problem, this paper makes use of the elements of Flickr to assist users to select groups, that is, the user link relation of their interest and the content label information in the group. A group recommendation model is proposed, which is based on probability matrix decomposition and has low complexity. Experiments on Flickr data sets show that the model can provide high quality recommendation results for users. Based on this model, a Flickr group recommendation system is designed.
【作者單位】： 中國科學(xué)院自動化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(No.61172106) 國家973計劃項目(No.2007CB311007) 北京市自然科學(xué)基金項目(No.4112062)資助
【分類號】：TP393.092

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1651902