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题名基于流行度的非平衡物质扩散推荐算法
被引量:3
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作者
郭强
宋文君
胡兆龙
侯磊
张一璐
陈芳娇
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机构
上海理工大学管理学院
北京师范大学系统科学学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第12期3502-3505,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71371125
61374177
+2 种基金
71171136)
上海市一流学科(系统科学)资助项目(S1201YLXK)
上海理工大学大学生创新创业计划项目(XJ2014104)
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文摘
针对产品的异质性没有在推荐算法中得到很好利用的问题,提出一种考虑产品流行度对用户兴趣偏好影响的物质扩散算法。通过模拟物质在用户-产品二部分网络上的扩散过程,并且引入产品流行度的可调参数,对产品流行度的影响进行定量刻画。在三个真实数据集上进行数值实验结果表明,该算法与经典的物质扩散算法相比,Movie Lens、Netflix和Last.FM数据集上的平均排序打分可以分别提高25.60%、10.96%和1.2%;推荐列表多样性分别提高59.30%、53.07%和8.59%。所提出的非平衡的物质扩散算法所得到的结果更切合实际。
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关键词
个性化推荐
非平衡物质扩散算法
产品流行度
二部分网络
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Keywords
personalized recommendation
Non-equilibrium Mass Diffusion(NMD) algorithm
product popularity
bipartite network
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于多子网复合复杂网络模型的物质扩散推荐算法
被引量:1
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作者
周双
宾晟
邵峰晶
孙更新
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机构
青岛大学数据科学与软件工程学院
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出处
《复杂系统与复杂性科学》
EI
CSCD
2018年第4期77-84,共8页
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基金
山东省自然基金面上项目(ZR2017MG011)
教育部人文社会科学研究青年项目(15YJC860001)
山东省社会科学规划项目(17CHLJ16)
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文摘
融合社交网络的社会化推荐算法是目前推荐系统中普遍采用的方法。在现实的社交网络中,用户间存在多种关系,而每种关系对于推荐的影响是不同的,因此在推荐中单纯引入某一种社交关系必然影响推荐结果的准确率。本文基于多子网复合复杂网络模型,通过在用户-商品二部图上加载多关系社交网络,构建多关系复合网,提出了基于多关系复合网的物质扩散推荐算法。在真实的数据集Epinions和FilmTrust上的实验结果表明,加入两种社交关系的推荐算法比加入一种社交关系的推荐算法及传统的物质扩散算法在推荐准确率方面有显著提高。
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关键词
多子网复合复杂网络
物质扩散算法
多关系社交网络
推荐算法
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Keywords
multi-subnet composited complex network
mass diffusion algorithm
multi-relationship social network
recommendation algorithm
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分类号
N94
[自然科学总论—系统科学]
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