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面向少数类用户兴趣演化的推荐算法
被引量：
7
1
作者
张维
黄勃
+3 位作者
张娟
高永彬
刘瑾
王忠震
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期214-222,共9页
为了提高推荐算法在对少数类用户进行推荐时的时效性、准确性,提出一种面向少数类用户兴趣演化的推荐算法。该文算法将时间窗口、指数衰减函数和带有时间效应的用户项目交互信息3个因素相结合,描述出不同用户对不同项目类型的兴趣倾向...
为了提高推荐算法在对少数类用户进行推荐时的时效性、准确性,提出一种面向少数类用户兴趣演化的推荐算法。该文算法将时间窗口、指数衰减函数和带有时间效应的用户项目交互信息3个因素相结合,描述出不同用户对不同项目类型的兴趣倾向值。通过改进的K-means算法对用户进行分类,并对聚类结果中近邻数量极少的类用户(少数类用户),使用平衡的方法来增加这类用户的近邻数量,避免少数类用户兴趣趋于窄化,以防信息茧房现象的发生。最后将聚类结果与推荐算法结合对少数类用户进行推荐。在MovieLens 100K数据集上的实验对比分析表明,该文算法的推荐精度最大提高了2.07%。
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关键词
协同过滤
K-MEANS算法
用户
兴趣
信息茧房
推荐算法
少数类用户
聚
类
算法
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职称材料
题名
面向少数类用户兴趣演化的推荐算法
被引量：
7
1
作者
张维
黄勃
张娟
高永彬
刘瑾
王忠震
机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
江西省经济犯罪侦查与防控技术协同创新中心
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期214-222,共9页
基金
国家自然科学基金(61603242,61802251)
江西省经济犯罪侦查与防控技术协同创新中心开放基金资助课题(JXJZXTCX-030)。
文摘
为了提高推荐算法在对少数类用户进行推荐时的时效性、准确性,提出一种面向少数类用户兴趣演化的推荐算法。该文算法将时间窗口、指数衰减函数和带有时间效应的用户项目交互信息3个因素相结合,描述出不同用户对不同项目类型的兴趣倾向值。通过改进的K-means算法对用户进行分类,并对聚类结果中近邻数量极少的类用户(少数类用户),使用平衡的方法来增加这类用户的近邻数量,避免少数类用户兴趣趋于窄化,以防信息茧房现象的发生。最后将聚类结果与推荐算法结合对少数类用户进行推荐。在MovieLens 100K数据集上的实验对比分析表明,该文算法的推荐精度最大提高了2.07%。
关键词
协同过滤
K-MEANS算法
用户
兴趣
信息茧房
推荐算法
少数类用户
聚
类
算法
Keywords
collaborative filtering
K-means algorithm
user interest
information cocoons
recommendation algorithm
minority users
clustering algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向少数类用户兴趣演化的推荐算法
张维
黄勃
张娟
高永彬
刘瑾
王忠震
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
7
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