【摘要】：針對傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法中存在的數(shù)據(jù)稀疏性問題,結(jié)合用戶評分及用戶評論信息的特點(diǎn),提出了基于評論與評分的user-based協(xié)同過濾算法和基于評論與評分的item-based協(xié)同過濾算法。該算法利用主題模型產(chǎn)生評論主題分布,利用評分?jǐn)?shù)據(jù)生成評論態(tài)度影響因子,并通過評論態(tài)度影響因子來放大評論主題分布中的突出特征,建立更為準(zhǔn)確的用戶偏好與物品特征,進(jìn)而進(jìn)行評分預(yù)測與物品推薦。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在稀疏數(shù)據(jù)集上可以獲得較好的推薦效果,提高了推薦質(zhì)量。
[Abstract]:Aiming at the problem of data sparsity in the traditional collaborative filtering algorithm, combined with the characteristics of user rating and user comment information, a user-based collaborative filtering algorithm based on comments and ratings and a item-based collaborative filtering algorithm based on comments and ratings are proposed. In this algorithm, the topic model is used to generate the comment topic distribution, and the rating data is used to generate the comment attitude influence factor, and the comment attitude influence factor is used to enlarge the prominent features of the comment topic distribution. Establish more accurate user preference and item characteristics, and then score prediction and item recommendation. Experimental results show that the proposed algorithm can obtain good recommendation effect on sparse data sets and improve the quality of recommendation.
【作者單位】： 重慶大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61379158) 重慶市科技計(jì)劃項(xiàng)目基礎(chǔ)與前沿研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(cstc2014jcyj A40054)
【分類號】：TP391.3

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4 張光衛(wèi);康建初;李鶴松;劉常昱;李德毅;;面向場景的協(xié)同過濾推薦算法[A];中國系統(tǒng)仿真學(xué)會第五次全國會員代表大會暨2006年全國學(xué)術(shù)年會論文集[C];2006年

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10 黃創(chuàng)光;印鑒;汪靜;劉玉葆;王甲海;;不確定近鄰的協(xié)同過濾推薦算法[A];NDBC2010第27屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集A輯一[C];2010年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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6 羅恒;基于協(xié)同過濾視角的受限玻爾茲曼機(jī)研究[D];上海交通大學(xué);2011年

7 薛福亮;電子商務(wù)協(xié)同過濾推薦質(zhì)量影響因素及其改進(jìn)機(jī)制研究[D];天津大學(xué);2012年

8 高e，

本文編號：2204385