【摘要】：傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法主要通過已有項(xiàng)目的評分信息確定用戶鄰近集再進(jìn)行評分預(yù)測,并以此進(jìn)行推薦,這種推薦方法的推薦精度并不高。引入一個(gè)新的項(xiàng)目屬性-意象標(biāo)簽作為用戶與項(xiàng)目之間的聯(lián)系紐帶,在協(xié)同過濾算法的基礎(chǔ)上提出一種雙矩陣模型,并利用平臺用戶對于意象標(biāo)簽的點(diǎn)贊行為再次改進(jìn)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,兩種方法均大幅度提高推薦范圍,且引入用戶支持度的方法能夠有效地提高推薦精度。
[Abstract]:The traditional collaborative filtering algorithm mainly uses the evaluation information of the existing items to determine the users' neighboring sets and then make a recommendation. The recommendation accuracy of this recommendation method is not high. A new item attribute-image tag is introduced as the link between user and item. Based on the collaborative filtering algorithm, a dual matrix model is proposed, and the method is improved again by using platform users' likes to image labels. The experimental results show that both of the two methods can greatly improve the recommendation range, and the user support can effectively improve the recommendation accuracy.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)陜西省工業(yè)設(shè)計(jì)工程實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(No.2015BAH21F01) 西安市科技計(jì)劃項(xiàng)目(No.FW1409) 高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計(jì)劃項(xiàng)目(No.B13044)
【分類號】：TP391.3

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3 秦國;杜小勇;;基于用戶層次信息的協(xié)同推薦算法[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2004年

4 梁莘q，

本文編號：2201051