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基于信任和不信任关系的实值受限玻尔兹曼机推荐算法
被引量：
11
1
作者
胡春华
童小芹
梁伟
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第7期1817-1830,共14页
在社交网络与电子商务快速融合的背景下,将基于信任关系的推荐技术应用于电子商务领域实现个性化推荐已得到广泛研究.现有推荐算法鲜有考虑用户间不信任效应,导致社交信任度量过于保守,较大地影响了推荐系统准确性.针对现有推荐算法忽...
在社交网络与电子商务快速融合的背景下,将基于信任关系的推荐技术应用于电子商务领域实现个性化推荐已得到广泛研究.现有推荐算法鲜有考虑用户间不信任效应,导致社交信任度量过于保守,较大地影响了推荐系统准确性.针对现有推荐算法忽视不信任关系导致的非对称效应缺陷,本文提出一种结合信任和不信任的实值受限玻尔兹曼机推荐算法(TDA-RBM),首先建立个人受限玻尔兹曼机,进而运用用户社交行为特征信息分析用户信任与不信任关系并进行度量,在此基础上构造信任-不信任监督机制并用于TDA-RBM方法的优化,同时对该方法的有效性进行分析.通过Epinions数据进行的对比实验表明了TDA-RBM方法的有效性以及不信任关系的引入能有效提高推荐准确性.
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关键词
社交网络
推荐算法
实值受限玻尔兹曼机
信任-不信任关系
原文传递
融合标签的实值条件受限波尔兹曼机推荐算法
被引量：
4
2
作者
张光荣
王宝亮
侯永宏
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2019年第1期138-146,共9页
针对推荐算法中数据的稀疏性难题,把用户标签融合至实值条件受限玻尔兹曼机(real-valued conditional restricted Boltzmann machine,R_CRBM)模型,利用R_CRBM强大的拟合任意离散分布的能力,预测出用户对未交互商品的评分缺失值。具体来...
针对推荐算法中数据的稀疏性难题,把用户标签融合至实值条件受限玻尔兹曼机(real-valued conditional restricted Boltzmann machine,R_CRBM)模型,利用R_CRBM强大的拟合任意离散分布的能力,预测出用户对未交互商品的评分缺失值。具体来说,首先提出显层单元为实值的R_CRBM模型,接着运用文本分类中的TF-IDF算法预测出用户对所应用过的标签的喜爱度,与标签基因数据相乘得到用户对商品的预测评分,融合至用户历史评分数据中。R_CRBM条件层在原有评分/未评分{0,1}向量中,融入用户标签/未标签{0,1}向量。通过真实数据集进行对比分析,实验结果表明提出的方法在一定程度上提升了推荐的准确性。
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关键词
推荐算法
用户标签
标签基因
TF-IDF
实
值
条件
受限
玻尔兹曼
机
(R_CRBM)
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职称材料
题名
基于信任和不信任关系的实值受限玻尔兹曼机推荐算法
被引量：
11
1
作者
胡春华
童小芹
梁伟
机构
移动商务智能湖南省重点实验室(湖南工商大学)
经济与贸易学院(湖南工商大学)
湖南省移动电子商务协同创新中心(湖南工商大学)
出处
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第7期1817-1830,共14页
基金
国家自然科学基金(91846301)
湖南省教育厅优秀青年项目(17B146)~~
文摘
在社交网络与电子商务快速融合的背景下,将基于信任关系的推荐技术应用于电子商务领域实现个性化推荐已得到广泛研究.现有推荐算法鲜有考虑用户间不信任效应,导致社交信任度量过于保守,较大地影响了推荐系统准确性.针对现有推荐算法忽视不信任关系导致的非对称效应缺陷,本文提出一种结合信任和不信任的实值受限玻尔兹曼机推荐算法(TDA-RBM),首先建立个人受限玻尔兹曼机,进而运用用户社交行为特征信息分析用户信任与不信任关系并进行度量,在此基础上构造信任-不信任监督机制并用于TDA-RBM方法的优化,同时对该方法的有效性进行分析.通过Epinions数据进行的对比实验表明了TDA-RBM方法的有效性以及不信任关系的引入能有效提高推荐准确性.
关键词
社交网络
推荐算法
实值受限玻尔兹曼机
信任-不信任关系
Keywords
social network
recommendation algorithm
real-value restricted Boltzmann machine
trust-distrust relationship
分类号
C931 [经济管理—管理学]
原文传递
题名
融合标签的实值条件受限波尔兹曼机推荐算法
被引量：
4
2
作者
张光荣
王宝亮
侯永宏
机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
天津大学信息与网络中心
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2019年第1期138-146,共9页
基金
国家自然科学基金No.61571325~~
文摘
针对推荐算法中数据的稀疏性难题,把用户标签融合至实值条件受限玻尔兹曼机(real-valued conditional restricted Boltzmann machine,R_CRBM)模型,利用R_CRBM强大的拟合任意离散分布的能力,预测出用户对未交互商品的评分缺失值。具体来说,首先提出显层单元为实值的R_CRBM模型,接着运用文本分类中的TF-IDF算法预测出用户对所应用过的标签的喜爱度,与标签基因数据相乘得到用户对商品的预测评分,融合至用户历史评分数据中。R_CRBM条件层在原有评分/未评分{0,1}向量中,融入用户标签/未标签{0,1}向量。通过真实数据集进行对比分析,实验结果表明提出的方法在一定程度上提升了推荐的准确性。
关键词
推荐算法
用户标签
标签基因
TF-IDF
实
值
条件
受限
玻尔兹曼
机
(R_CRBM)
Keywords
recommendation algorithm
tag
tag-genome
term frequency- inverse document frequency (TF- IDF)
real-valued conditional restricted Boltzmann machine (R_CRBM)
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
基于信任和不信任关系的实值受限玻尔兹曼机推荐算法
胡春华
童小芹
梁伟
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2019
11
原文传递
2
融合标签的实值条件受限波尔兹曼机推荐算法
张光荣
王宝亮
侯永宏
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2019
4
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职称材料
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