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基于网络和标签的混合推荐算法
被引量：
10
1
作者
张新猛
蒋盛益
+1 位作者
李霞
张倩生
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第1期119-124,共6页
基于网络结构的推荐算法利用用户与项目间的结构关系进行推荐,忽略了用户偏好,而项目的标签隐含了项目的内容及用户的偏好,提出一种基于网络结构和标签的混合推荐方法。算法根据用户选择项目的标签统计信息,分别采用TF-IDF和用户对标签...
基于网络结构的推荐算法利用用户与项目间的结构关系进行推荐,忽略了用户偏好,而项目的标签隐含了项目的内容及用户的偏好,提出一种基于网络结构和标签的混合推荐方法。算法根据用户选择项目的标签统计信息,分别采用TF-IDF和用户对标签的支持度两种方法构建用户偏好模型,与基于网络的推荐模型进行线性组合推荐。通过在基准数据集Movie Lens上测试证明,该算法在推荐结果命中率、个性化程度、多样性等方面均优于基于网络的推荐算法。
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关键词
个性化
推荐
标签
TF-IDF
基于网络的推荐
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职称材料
题名
基于网络和标签的混合推荐算法
被引量：
10
1
作者
张新猛
蒋盛益
李霞
张倩生
机构
广东外语外贸大学思科信息学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第1期119-124,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61070061
No.61402119)
+4 种基金
国家社会科学基金(No.13CGL130)
教育部人文社会科学研究青年基金(No.13YJCZH258)
全国统计科学研究计划项目(No.2012LY159)
广东省高科技发展计划项目(No.2012B031400016)
广东省高等教育"创新强校工程"(No.GWTP-GC-2014-03)
文摘
基于网络结构的推荐算法利用用户与项目间的结构关系进行推荐,忽略了用户偏好,而项目的标签隐含了项目的内容及用户的偏好,提出一种基于网络结构和标签的混合推荐方法。算法根据用户选择项目的标签统计信息,分别采用TF-IDF和用户对标签的支持度两种方法构建用户偏好模型,与基于网络的推荐模型进行线性组合推荐。通过在基准数据集Movie Lens上测试证明,该算法在推荐结果命中率、个性化程度、多样性等方面均优于基于网络的推荐算法。
关键词
个性化
推荐
标签
TF-IDF
基于网络的推荐
Keywords
personalized recommendation
tag
TF-IDF
network-based inference
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于网络和标签的混合推荐算法
张新猛
蒋盛益
李霞
张倩生
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
10
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