本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)魚(yú)群算法與張量分解的社會(huì)化標(biāo)簽推薦模型

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【摘要】：基于大眾分類(lèi)法(folksonomy)的標(biāo)簽應(yīng)用已逐漸成為一種重要的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容組織方式,但隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的海量增長(zhǎng),產(chǎn)生了嚴(yán)重的信息過(guò)載問(wèn)題,而傳統(tǒng)的基于"用戶(hù)-項(xiàng)目"二元關(guān)系的個(gè)性化推薦算法難以有效應(yīng)對(duì)由"用戶(hù)-項(xiàng)目-標(biāo)簽"所構(gòu)成的三元關(guān)系。通過(guò)對(duì)基本人工魚(yú)群算法進(jìn)行改進(jìn),提出一種對(duì)標(biāo)簽推薦系統(tǒng)初始數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類(lèi)分析的方法,用以降低標(biāo)簽推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析規(guī)模。在此基礎(chǔ)上,綜合考慮標(biāo)簽推薦系統(tǒng)中的元素權(quán)重以及反映用戶(hù)偏好的評(píng)分信息,將元素權(quán)重和評(píng)分等級(jí)進(jìn)行加權(quán)處理,以處理結(jié)果作為張量中的元素,建立了一種新的加權(quán)張量模型,并利用動(dòng)態(tài)增量更新的張量分解算法進(jìn)行模型求解,進(jìn)而完成個(gè)性化的推薦。最后在兩個(gè)真實(shí)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上對(duì)比分析了所提算法(FTA)與另外兩個(gè)經(jīng)典標(biāo)簽推薦算法的推薦性能,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明FTA算法在準(zhǔn)確率和召回率上均具有較好的表現(xiàn)。
【作者單位】： 淮陰工學(xué)院交通工程學(xué)院;東南大學(xué)交通學(xué)院;合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;
【基金】：江蘇省高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)項(xiàng)目(2014SJB688) 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局項(xiàng)目(2014LY058) 教育部人文社會(huì)科學(xué)項(xiàng)目(13YJCZH077)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 到稿日期:2016-06-16返修日期:2016-08-06本文受江蘇省高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)項(xiàng)目(2014SJB688),國(guó)家統(tǒng)計(jì)局項(xiàng)目(2014LY058),教育部人文社會(huì)科學(xué)項(xiàng)目(13YJCZH077)資助。1引言傳統(tǒng)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)一般多是利用項(xiàng)目(文檔、商品、服務(wù))的屬性進(jìn)行基于內(nèi)容的推薦,或利用用戶(hù)間、項(xiàng)目間

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

1 王堅(jiān);任子暉;;魚(yú)群算法在重大交通事故下車(chē)輛行為中的應(yīng)用[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào);2011年09期

2 張大斌;楊添柔;溫梅;孫瑩;周茜;;基于差分進(jìn)化的魚(yú)群算法及其函數(shù)優(yōu)化應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程;2013年05期

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4 宗立成;余隋懷;孫晉博;韓立偉;安珊珊;;基于魚(yú)群算法的艙室布局優(yōu)化問(wèn)題關(guān)鍵技術(shù)研究[J];機(jī)械科學(xué)與技術(shù);2014年02期

5 柳毅;沈勤;;帶時(shí)間窗可回程取貨車(chē)輛路徑問(wèn)題的元胞魚(yú)群算法[J];系統(tǒng)管理學(xué)報(bào);2011年06期

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 羅景峰;;均勻設(shè)計(jì)在魚(yú)群算法參數(shù)設(shè)定中的應(yīng)用[A];第四屆中國(guó)智能計(jì)算大會(huì)論文集[C];2010年

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本文編號(hào)：1307082