模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2015, Vol. 28 Issue (10): 913-921    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201510006
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基于用户-兴趣-项目三部图的推荐算法*
张艳梅,王 璐,曹怀虎,毛国君
中央财经大学 信息学院 北京 100081
Recommendation Algorithm Based on User-Interest-Item Tripartite Graph
ZHANG Yan-Mei, WANG Lu, CAO Huai-Hu, MAO Guo-Jun
School of Information, Central University of Finance and Economics, Beijing 100081

全文: PDF (542 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 目前大多数个性化推荐算法为了追求较高的推荐精度而在不同程度上受到用户兴趣过拟合问题的影响,因此提出通过挖掘用户隐含的兴趣信息进行推荐的算法.首先利用概率主题模型抽取用户兴趣分布,并建立用户-兴趣-项目加权三部图.然后在用户-兴趣和兴趣-项目的概率加权二部子图上依次利用物质扩散算法配置项目资源值,并根据项目资源值的高低排序产生Top-K推荐.在Movielens数据集上的实验表明,基于用户-兴趣-项目三部图的推荐算法能缓解过拟合问题,同时可提高准确率等方面的性能.
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作者相关文章
张艳梅
王 璐
曹怀虎
毛国君
关键词 用户兴趣个性化推荐三部图物质扩散概率主题模型    
Abstract:Since most of the existing personalized recommendation algorithms pursue a higher accuracy, their performance is affected by the problem of user interest over-specialization. An algorithm is proposed to fully mine and use the implicit user interest information for recommendation. The probabilistic topic model is adopted to extract user interest distribution, and the weighted tripartite graph of user-interest-item is generated. Then the user item resource value is allocated by material diffusion algorithm in user-interest and interest-item bipartite graphs respectively, and the Top-K recommendation list is generated according to the rank of item resource values. Experimental results on Movielens datasets show the proposed algorithm relieves the problem of user interest over-specialization. Meanwhile the recommendation accuracy is improved .
Key wordsUser Interest    Personalized Recommendation    Tripartite Graph    Material Diffusion    Probabilistic Topic Model   
收稿日期: 2014-09-10     
ZTFLH: TP 393  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61309029,61273293)、中央财经大学学科建设基金项目(No.2015XX04)资助
作者简介: 张艳梅(通讯作者),女,1976年生,博士,副教授,主要研究方向为电子商务、服务计算.E-mail:jlzym0309@sina.com.王璐,女,1989年生,硕士研究生,主要研究方向为电子商务.曹怀虎,男,1977年生,博士,教授,主要研究方向为电子商务、网络计算.毛国君,男,1966年生,博士,教授,主要研究方向为数据挖掘.
引用本文:   
张艳梅,王 璐,曹怀虎,毛国君. 基于用户-兴趣-项目三部图的推荐算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2015, 28(10): 913-921. ZHANG Yan-Mei, WANG Lu, CAO Huai-Hu, MAO Guo-Jun. Recommendation Algorithm Based on User-Interest-Item Tripartite Graph. , 2015, 28(10): 913-921.
链接本文:  
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