模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2020, Vol. 33 Issue (1): 75-85    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202001009
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融合关系挖掘与协同过滤的物品冷启动推荐算法
任永功1, 石佳鑫1, 张志鹏1
1. 辽宁师范大学 计算机与信息技术学院 大连 116081
Recommendation Algorithm Combining Interrelationship Mining and Collaborative Filtering for Items Cold Start
REN Yonggong1, SHI Jiaxin1, ZHANG Zhipeng1
1. School of Computer and Information Technology, Liaoning Normal University, Dalian 116081

全文: PDF (691 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对新物品缺乏(非完全冷启动)或没有(完全冷启动)评分信息,协同过滤无法为新物品进行个性化推荐的问题,文中提出融合关系挖掘与协同过滤的推荐算法.首先,利用关系挖掘提取物品关系特征,根据属性之间的多种二元关系构建关系属性,丰富可用属性信息.然后,提出基于关系挖掘的近邻选取方法,增加邻近物品的多样性.最后,融合协同过滤方法,同时解决完全和非完全新物品冷启动问题,实现新物品的个性化推荐.在两个真实数据集上的实验表明,文中方法可以系统解决推荐系统中新物品的冷启动问题.
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作者相关文章
任永功
石佳鑫
张志鹏
关键词 推荐系统协同过滤关系挖掘新物品冷启动    
Abstract:Collaborative filtering cannot provide personalized recommendation of new items due to the lack of scoring information for incomplete cold start(ICS) or the absence of scoring information for complete cold start(CCS). To address this problem, a recommendation algorithm combing interrelationship mining and collaborative filtering(CF) is proposed. Firstly, relationship features of items are extracted by using interrelationship mining, and the number of available attributes is expanded according to multiple binary relations between attributes. A neighbor selection approach based on interrelationship mining is proposed to increase the diversity of neighboring items. Finally, CF is integrated to solve CCS and ICS problems and then personalized recommendation of new items is realized. The experiments on two real world datasets indicate that the proposed algorithm solves the new item cold start problems of recommender systems effectively.
Key wordsRecommender System    Collaborative Filtering    Interrelationship Mining    New Item Cold Start   
收稿日期: 2019-10-10     
ZTFLH: TP 391  
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项目(No.20180550542)、大连市科技创新基金项目(No.2018J12GX047)、大连市重点实验室专项基金资助
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.石佳鑫,硕士研究生,主要研究方向为人工智能、数据挖掘.E-mail:934713390@qq.com.
引用本文:   
任永功, 石佳鑫, 张志鹏. 融合关系挖掘与协同过滤的物品冷启动推荐算法[J]. 模式识别与人工智能, 2020, 33(1): 75-85. REN Yonggong, SHI Jiaxin, ZHANG Zhipeng. Recommendation Algorithm Combining Interrelationship Mining and Collaborative Filtering for Items Cold Start. , 2020, 33(1): 75-85.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202001009      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2020/V33/I1/75
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