模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2021, Vol. 34 Issue (7): 666-676    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202107008
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基于加权三部图的协同过滤推荐算法
任永功1, 王宁婧1, 张志鹏1
辽宁师范大学 计算机与信息技术学院 大连 116081
Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Weighted Tripartite Network
REN Yonggong1, WANG Ningjing1, ZHANG Zhipeng1
School of Computer and Information Technology, Liaoning Nor-mal University, Dalian 116081

全文: PDF (700 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 针对基于用户的协同过滤算法推荐结果过度集中在热门物品,导致多样性和新颖性较低、覆盖率较小的问题,文中提出基于加权三部图的协同过滤推荐算法.在分析数据稀疏和附加信息较少的基础上引入标签信息,可同时反映用户兴趣和物品属性,利用用户、物品和标签三元关系构建三部图.通过三部图网络映射到单模网络的方法获得用户偏好度,构建用户偏好度加权的三部图模型.根据热传导方法在加权三部图上进行资源重分配,挖掘更多的相似关系,利用协同过滤框架预测评分并进行推荐.在真实数据集上的实验表明,文中算法可较好地挖掘长尾物品,实现个性化推荐.
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作者相关文章
任永功
王宁婧
张志鹏
关键词 协同过滤加权三部图用户偏好度热传导    
Abstract:The over-concentration of recommendation results of user-based collaborative filtering algorithm on popular items causes the lack of diversity, novelty and coverage. Aiming at this problem, a collaborative filtering recommendation algorithm based on weighted tripartite network is proposed. Based on sparse analysis data and little additional information, tags are introduced to reflect user interests and item attributes simultaneously. Ternary relationships among users, items and tags are utilized to construct a tripartite network.The user preference is obtained by projecting the tripartite network to the one-mode network, and a tripartite network model weighted by user preference is constructed. According to the heat spreading method, resources are redistributed on the weighted tripartite network to find more similarity relationships. The standard framework of collaborative filtering is applied for prediction and recommendation. Experiments on real datasets show that the proposed method mines long-tail items better and realizes personalized recommendations.
Key wordsCollaborative Filtering    Weighted Tripartite Network    User Preference    Heat Spreading   
收稿日期: 2020-09-25     
ZTFLH: TP391  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61976109)、辽宁省自然科学基金博士启动项目(No.2020-BS-184)、大连市科技创新基金项目(No.2018J12GX047)、大连市高层次人才创新支持计划项目(No.2020RQ49)、大连市重点实验室专项基金项目资助
通讯作者: 张志鹏,博士,讲师,主要研究方向为数据挖掘、推荐系统.E-mail:zhipengzhang@lnnu.edu.cn.   
作者简介: 任永功,博士,教授,主要研究方向为人工智能、数据挖掘.E-mail:jsj_paper@163.com.王宁婧,硕士研究生,主要研究方向为人工智能、数据挖掘.E-mail:ning9609@163.com.
引用本文:   
任永功, 王宁婧, 张志鹏. 基于加权三部图的协同过滤推荐算法[J]. 模式识别与人工智能, 2021, 34(7): 666-676. REN Yonggong, WANG Ningjing, ZHANG Zhipeng. Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Weighted Tripartite Network. , 2021, 34(7): 666-676.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202107008      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2021/V34/I7/666
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