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融合双重语义相似度的混合协同过滤推荐算法
被引量：
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作者
张茂宇
李海明
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第9期2671-2678,共8页
为缓解协同过滤推荐算法面对评分数据稀疏的问题,提出一种融合双重语义相似度的混合协同过滤算法。利用用户语义信息构建用户知识图谱,并用TransE算法进行知识表示。计算用户语义相似度,并与基于用户的协同过滤进行融合推荐。使用Trans...
为缓解协同过滤推荐算法面对评分数据稀疏的问题,提出一种融合双重语义相似度的混合协同过滤算法。利用用户语义信息构建用户知识图谱,并用TransE算法进行知识表示。计算用户语义相似度,并与基于用户的协同过滤进行融合推荐。使用TransH算法对物品知识图谱进行知识表示。将物品语义相似度融入到基于物品的协同过滤中进行推荐。基于两种推荐结果进行混合推荐。实验结果表明,该算法有效缓解了协同过滤推荐算法面对数据稀疏的问题。
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语义相似度
协同过滤
混合推荐
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题名
融合双重语义相似度的混合协同过滤推荐算法
被引量：
6
1
作者
张茂宇
李海明
机构
上海电力大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第9期2671-2678,共8页
基金
上海自然科学基金面上基金项目(20ZR1455900)
浙江大学工业控制技术国家重点实验室开放式基金项目(ICT1800380)。
文摘
为缓解协同过滤推荐算法面对评分数据稀疏的问题,提出一种融合双重语义相似度的混合协同过滤算法。利用用户语义信息构建用户知识图谱,并用TransE算法进行知识表示。计算用户语义相似度,并与基于用户的协同过滤进行融合推荐。使用TransH算法对物品知识图谱进行知识表示。将物品语义相似度融入到基于物品的协同过滤中进行推荐。基于两种推荐结果进行混合推荐。实验结果表明,该算法有效缓解了协同过滤推荐算法面对数据稀疏的问题。
关键词
语义信息
用户
知识
图谱
物品知识图谱
知识
表示
语义相似度
协同过滤
混合推荐
Keywords
semantic information
user knowledge graph
item knowledge graph
knowledge representation
semantic similarity
collaborative filtering
hybrid recommendation
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
融合双重语义相似度的混合协同过滤推荐算法
张茂宇
李海明
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
6
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