發(fā)布時(shí)間：2017-08-01 19:18

  本文關(guān)鍵詞：融合用戶屬性的隱語(yǔ)義模型推薦算法

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【摘要】：針對(duì)隱語(yǔ)義模型推薦算法中的數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動(dòng)問(wèn)題,提出一種融入用戶屬性信息的推薦算法。將二值化用戶屬性加入隱語(yǔ)義模型,利用分類(lèi)模型衡量其他用戶屬性的重要程度,根據(jù)目標(biāo)用戶具有的屬性找出與之相似的用戶,并結(jié)合目標(biāo)用戶的評(píng)分信息得到最終推薦結(jié)果。在Movielens數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明,與協(xié)同過(guò)濾算法和隱語(yǔ)義算法相比,該算法可有效提高推薦準(zhǔn)確率,即使在評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)極度稀疏的情況下也能取得較好的推薦結(jié)果。
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;廣東省數(shù)字廣東研究院;
【關(guān)鍵詞】： 推薦系統(tǒng) 隱語(yǔ)義模型 用戶屬性 稀疏數(shù)據(jù) 邏輯回歸
【基金】：廣東省科技廳研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目(2013B090500038,2014B040401012)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 0概述隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),各種數(shù)據(jù)給人們帶來(lái)了方便,同時(shí)也導(dǎo)致了信息過(guò)載。過(guò)多的數(shù)據(jù)使得人們難以從中獲取對(duì)自己有價(jià)值的信息。在這樣的環(huán)境下,推薦系統(tǒng)就顯得尤為重要,它能根據(jù)用戶歷史偏好數(shù)據(jù)找出用戶感興趣的信息�，F(xiàn)有的推薦算法主要包括基于內(nèi)容的推薦算法[1]、協(xié)

【相似文獻(xiàn)】

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