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一种引入加权异构信息的改进协同过滤推荐算法
被引量：
15
1
作者
张海霞
吕振
+1 位作者
张传亭
袁东风
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期112-116,152,共6页
协同过滤作为当前应用最成功的推荐技术之一,其推荐质量在很大程度上取决于近邻用户选取的准确性,而数据的稀疏性问题(sparsity)和相似度度量方式(similarity metrics)严重影响着最近邻的选择。该文提出了一种引入加权异构信息的改进协...
协同过滤作为当前应用最成功的推荐技术之一,其推荐质量在很大程度上取决于近邻用户选取的准确性,而数据的稀疏性问题(sparsity)和相似度度量方式(similarity metrics)严重影响着最近邻的选择。该文提出了一种引入加权异构信息的改进协同过滤算法。首先利用异构网络中丰富的语义信息和边属性信息,得到用户之间基于不同元路径的相似度;然后将相似度分别应用到典型的基于用户的协同过滤推荐算法中,得到基于每个相似度的用户评分值;最后采用监督学习算法为每个打分值分配不同的权重,融合为用户最终评分。在扩展Movie Lens经典数据集上的实验结果表明,本文所提算法在精确度上较传统算法有显著提高。
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关键词
协同过滤
元路径
推荐系统
相似度
加权异构信息
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题名
一种引入加权异构信息的改进协同过滤推荐算法
被引量：
15
1
作者
张海霞
吕振
张传亭
袁东风
机构
山东
大学信息科学与工程学院
山东省中国虹计划协同创新中心
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期112-116,152,共6页
基金
山东省自主创新及成果转化重大专项(2013ZHZX2C0102
2014ZZCX03401)
文摘
协同过滤作为当前应用最成功的推荐技术之一,其推荐质量在很大程度上取决于近邻用户选取的准确性,而数据的稀疏性问题(sparsity)和相似度度量方式(similarity metrics)严重影响着最近邻的选择。该文提出了一种引入加权异构信息的改进协同过滤算法。首先利用异构网络中丰富的语义信息和边属性信息,得到用户之间基于不同元路径的相似度;然后将相似度分别应用到典型的基于用户的协同过滤推荐算法中,得到基于每个相似度的用户评分值;最后采用监督学习算法为每个打分值分配不同的权重,融合为用户最终评分。在扩展Movie Lens经典数据集上的实验结果表明,本文所提算法在精确度上较传统算法有显著提高。
关键词
协同过滤
元路径
推荐系统
相似度
加权异构信息
Keywords
collaborative filtering
meta path
recommendation system
similarity
weighted heterogeneous information
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
一种引入加权异构信息的改进协同过滤推荐算法
张海霞
吕振
张传亭
袁东风
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
15
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