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题名三部图张量分解标签推荐算法
被引量：17
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作者
廖志芳
李玲
刘丽敏
李永周
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机构
中南大学软件学院
中南大学信息科学与工程学院
中南大学信息科学与工程学院计算机科学与技术博士后流动站
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第12期2625-2632,共8页
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基金
国家自然科学基金(61073105)
国家博士后科学基金(20100480950)资助~~
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文摘
三部图作为社会标签系统的表示方法,虽然可以简化标签系统元素间关系的表达,但也丢失了部分元素间的相关信息,而且不能有效处理标签系统中具有大量稀疏值和缺失值的数据.基于以上问题,文中提出了基于三部图的三维张量分解推荐算法(TTD算法).首先分析三部图元素间可能丢失的信息,通过定义以三部图为基础的低阶张量分解模型,对高阶稀疏数据进行分析.该模型不仅包含三部图所表达的系统信息,同时还表达了三部图所丢失的元素间相互信息;在此基础上,利用缺失值处理,进行社会标签系统中的标签推荐预测.通过模型对比实验以及标签预测实验,表明TTD模型所揭示的社会标签系统中元素间的相互关系更加全面,同时在进行标签预测时,所得到的预测结果召回率和精确率得到了显著改善.
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关键词
三部图
张量分解三部图模型(ttd)
标签预测
社会标签系统
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Keywords
tripartite graph
Tripartite Tensor Decomposition model （ttd）
tagging prediction
social tagging system
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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