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基于标签信息特征相似性的协同过滤个性化推荐
被引量：
13
1
作者
何明
要凯升
+1 位作者
杨芃
张久伶
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第B06期415-422,共8页
标签推荐系统旨在利用标签数据为用户提供个性化推荐。已有的基于标签的推荐方法往往忽视了用户和资源本身的特征,而且在相似性度量时仅针对项目相似性或用户相似性进行计算,并未充分考虑二者之间的有效融合,推荐结果的准确性较低。为...
标签推荐系统旨在利用标签数据为用户提供个性化推荐。已有的基于标签的推荐方法往往忽视了用户和资源本身的特征,而且在相似性度量时仅针对项目相似性或用户相似性进行计算,并未充分考虑二者之间的有效融合,推荐结果的准确性较低。为了解决上述问题,将标签信息融入到结合用户相似性和项目相似性的协同过滤中,提出融合标签特征与相似性的协同过滤个性化推荐方法。该方法在充分考虑用户、项目以及标签信息的基础上,利用二维矩阵来定义用户-标签以及标签-项目之间的行为。构建用户和项目的标签特征表示,通过基于标签特征的相似性度量方法计算用户相似性和项目相似性。基于用户标签行为和用户与项目的相似性线性组合来预测用户对项目的偏好值,并根据预测偏好值排序,生成最终的推荐列表。在Last.fm数据集上的实验结果表明,该方法能够提高推荐的准确度,满足用户的个性化需求。
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关键词
协同过滤
标签
推荐系统
相似性计算
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职称材料
TEFRCF:标签熵特征表示的协同过滤个性化推荐算法
被引量：
4
2
作者
何明
杨芃
+1 位作者
要凯升
张久伶
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第B06期465-470,486,共7页
标签作为Web 2.0时代信息分类和检索的有效方式,已经成为近年的热点研究对象。标签推荐系统旨在利用标签数据为用户提供个性化推荐。现有的基于标签的推荐方法在预测用户对物品的兴趣度时往往倾向于赋予热门标签及其对应的热门物品较大...
标签作为Web 2.0时代信息分类和检索的有效方式,已经成为近年的热点研究对象。标签推荐系统旨在利用标签数据为用户提供个性化推荐。现有的基于标签的推荐方法在预测用户对物品的兴趣度时往往倾向于赋予热门标签及其对应的热门物品较大的权重,导致权重偏差,降低了推荐结果的新颖性,未能充分反映用户个性化的兴趣。针对上述问题,定义了标签熵的概念来度量标签的不确定性,提出了标签熵特征表示的协同过滤个性化推荐算法。该算法通过引入标签熵来解决权重偏差问题,利用三分图形式描述用户-标签-项目之间的关系;构建基于标签熵特征表示的用户和项目特征表示,并通过特征相似性度量方法计算项目的相似性;最后利用用户标签行为和项目的相似性线性组合预测用户对项目的偏好值,并根据预测偏好值排序生成最终的推荐列表。在Last.fm数据集上的实验结果表明,该方法能够提高推荐准确性和新颖性,满足用户的个性化需求。
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关键词
协同过滤
标签
熵
推荐系统
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职称材料
题名
基于标签信息特征相似性的协同过滤个性化推荐
被引量：
13
1
作者
何明
要凯升
杨芃
张久伶
机构
北京工业大学信息学部
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第B06期415-422,共8页
基金
国家自然科学基金项目(91646201
91546111)
北京市教委科研计划一般项目(KM201710005023)资助
文摘
标签推荐系统旨在利用标签数据为用户提供个性化推荐。已有的基于标签的推荐方法往往忽视了用户和资源本身的特征,而且在相似性度量时仅针对项目相似性或用户相似性进行计算,并未充分考虑二者之间的有效融合,推荐结果的准确性较低。为了解决上述问题,将标签信息融入到结合用户相似性和项目相似性的协同过滤中,提出融合标签特征与相似性的协同过滤个性化推荐方法。该方法在充分考虑用户、项目以及标签信息的基础上,利用二维矩阵来定义用户-标签以及标签-项目之间的行为。构建用户和项目的标签特征表示,通过基于标签特征的相似性度量方法计算用户相似性和项目相似性。基于用户标签行为和用户与项目的相似性线性组合来预测用户对项目的偏好值,并根据预测偏好值排序,生成最终的推荐列表。在Last.fm数据集上的实验结果表明,该方法能够提高推荐的准确度,满足用户的个性化需求。
关键词
协同过滤
标签
推荐系统
相似性计算
Keywords
Collaborative filtering
Tag
Recommendation systems
Similarity computation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
TEFRCF:标签熵特征表示的协同过滤个性化推荐算法
被引量：
4
2
作者
何明
杨芃
要凯升
张久伶
机构
北京工业大学信息学部
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第B06期465-470,486,共7页
基金
国家自然科学基金项目(91646201
91546111)
北京市教委科研计划一般项目(KM201710005023)资助
文摘
标签作为Web 2.0时代信息分类和检索的有效方式,已经成为近年的热点研究对象。标签推荐系统旨在利用标签数据为用户提供个性化推荐。现有的基于标签的推荐方法在预测用户对物品的兴趣度时往往倾向于赋予热门标签及其对应的热门物品较大的权重,导致权重偏差,降低了推荐结果的新颖性,未能充分反映用户个性化的兴趣。针对上述问题,定义了标签熵的概念来度量标签的不确定性,提出了标签熵特征表示的协同过滤个性化推荐算法。该算法通过引入标签熵来解决权重偏差问题,利用三分图形式描述用户-标签-项目之间的关系;构建基于标签熵特征表示的用户和项目特征表示,并通过特征相似性度量方法计算项目的相似性;最后利用用户标签行为和项目的相似性线性组合预测用户对项目的偏好值,并根据预测偏好值排序生成最终的推荐列表。在Last.fm数据集上的实验结果表明,该方法能够提高推荐准确性和新颖性,满足用户的个性化需求。
关键词
协同过滤
标签
熵
推荐系统
Keywords
Collaborative filtering
Tag
Entropy
Recommendation systems
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于标签信息特征相似性的协同过滤个性化推荐
何明
要凯升
杨芃
张久伶
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018
13
下载PDF
职称材料
2
TEFRCF:标签熵特征表示的协同过滤个性化推荐算法
何明
杨芃
要凯升
张久伶
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018
4
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职称材料
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