跨域推荐技术通过深入挖掘及利用其他域的有用信息,有效提升目标域的推荐表现,为解决用户冷启动问题提供了一种有效途径。然而,当前跨域推荐方法存在局限,未能细粒度地扩展隐式关系,并且忽视了嵌入向量中可能包含的冗余信息,从而制约了...跨域推荐技术通过深入挖掘及利用其他域的有用信息,有效提升目标域的推荐表现,为解决用户冷启动问题提供了一种有效途径。然而,当前跨域推荐方法存在局限,未能细粒度地扩展隐式关系,并且忽视了嵌入向量中可能包含的冗余信息,从而制约了跨域推荐系统的性能。鉴于此,提出一种基于域内和域间元路径聚合的跨域推荐方法,IMCDR(intra-domain and inter-domain meta-paths aggregation based cross-domain recommendation)。IMCDR首先通过细粒度地计算实体多字段的语义嵌入,有效扩展用户-用户和物品-物品关系;然后,IMCDR基于域内元路径和域间元路径为每个节点分别生成私有特征和共享特征,并将它们有效融合,以获得更高质量的嵌入向量。在三个跨域推荐任务上的综合实验结果表明,IMCDR在有效性和性能上具有明显优势。展开更多
针对传统的基于协同过滤的移动服务推荐方法存在的数据稀疏性和用户冷启动问题,提出一种基于上下文相似度和社会网络的移动服务推荐方法(Context-similarity and Social-network based Mobile Service Recommendation,CSMSR).该方法将...针对传统的基于协同过滤的移动服务推荐方法存在的数据稀疏性和用户冷启动问题,提出一种基于上下文相似度和社会网络的移动服务推荐方法(Context-similarity and Social-network based Mobile Service Recommendation,CSMSR).该方法将基于用户的上下文相似度引入个性化服务推荐过程,并挖掘由移动用户虚拟交互构成的社会关系网络,按照信任度选取信任用户;然后结合基于用户评分相似度计算发现的近邻,分别从相似用户和信任用户中选择相应的邻居用户,对目标用户进行偏好预测和推荐.实验表明,与已有的服务推荐方法 TNCF、SRMTC及CF-DNC相比,CSMSR方法有效地缓解数据稀疏性并提高推荐准确率,有利于发现用户感兴趣的服务,提升用户个性化服务体验.展开更多
针对推荐系统中相似偏好用户数量较少情况下的一类新群体冷启动问题开展研究,基于多元相关分析,对传统的尺度与平移不变(Scale and Translation Invariant,STI)的协同过滤推荐方法进行改进,提出一种基于项目相关度的STI推荐方法,以应对...针对推荐系统中相似偏好用户数量较少情况下的一类新群体冷启动问题开展研究,基于多元相关分析,对传统的尺度与平移不变(Scale and Translation Invariant,STI)的协同过滤推荐方法进行改进,提出一种基于项目相关度的STI推荐方法,以应对推荐系统中的新群体冷启动问题.在此基础上,基于Movie Lens数据集对所提出的方法进行了性能分析,结果表明,所提出的方法较Pearson方法及ST1N1方法在解决新群体冷启动推荐的过程中具有更高的推荐准确率.展开更多
文摘跨域推荐技术通过深入挖掘及利用其他域的有用信息,有效提升目标域的推荐表现,为解决用户冷启动问题提供了一种有效途径。然而,当前跨域推荐方法存在局限,未能细粒度地扩展隐式关系,并且忽视了嵌入向量中可能包含的冗余信息,从而制约了跨域推荐系统的性能。鉴于此,提出一种基于域内和域间元路径聚合的跨域推荐方法,IMCDR(intra-domain and inter-domain meta-paths aggregation based cross-domain recommendation)。IMCDR首先通过细粒度地计算实体多字段的语义嵌入,有效扩展用户-用户和物品-物品关系;然后,IMCDR基于域内元路径和域间元路径为每个节点分别生成私有特征和共享特征,并将它们有效融合,以获得更高质量的嵌入向量。在三个跨域推荐任务上的综合实验结果表明,IMCDR在有效性和性能上具有明显优势。
文摘针对传统的基于协同过滤的移动服务推荐方法存在的数据稀疏性和用户冷启动问题,提出一种基于上下文相似度和社会网络的移动服务推荐方法(Context-similarity and Social-network based Mobile Service Recommendation,CSMSR).该方法将基于用户的上下文相似度引入个性化服务推荐过程,并挖掘由移动用户虚拟交互构成的社会关系网络,按照信任度选取信任用户;然后结合基于用户评分相似度计算发现的近邻,分别从相似用户和信任用户中选择相应的邻居用户,对目标用户进行偏好预测和推荐.实验表明,与已有的服务推荐方法 TNCF、SRMTC及CF-DNC相比,CSMSR方法有效地缓解数据稀疏性并提高推荐准确率,有利于发现用户感兴趣的服务,提升用户个性化服务体验.
文摘针对推荐系统中相似偏好用户数量较少情况下的一类新群体冷启动问题开展研究,基于多元相关分析,对传统的尺度与平移不变(Scale and Translation Invariant,STI)的协同过滤推荐方法进行改进,提出一种基于项目相关度的STI推荐方法,以应对推荐系统中的新群体冷启动问题.在此基础上,基于Movie Lens数据集对所提出的方法进行了性能分析,结果表明,所提出的方法较Pearson方法及ST1N1方法在解决新群体冷启动推荐的过程中具有更高的推荐准确率.
