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| 基于改进用户兴趣点度量方式的推荐算法研究 | |
| 引用本文： | 刘建国,吴蓓蕾,王超,郭强.基于改进用户兴趣点度量方式的推荐算法研究[J].情报学报,2011,30(11). |
| 作者姓名： | 刘建国 吴蓓蕾 王超 郭强 |
| 作者单位： | 1. 上海理工大学管理学院,上海,200093;上海理工大学复杂系统科学研究中心,上海,200093;牛津大学赛义德商学院,牛津 OX1 1HP 英国 2. 上海理工大学管理学院,上海,200093 3. 上海理工大学医疗器械与食品学院,上海,200093 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金，上海市科研创新基金，上海市智能信息处理重点实验室开放基金，上海市大学生创新项目，上海市系统分析与集成重点学科 |
| 摘 要： | 推荐算法是个性化推荐系统中最为核心的一部分.文本通过给出产品流行性定义,提出了一种改进的用户兴趣点度量方法,进而将用户的兴趣点嵌入到基于物质扩散原理的推荐算法中.新算法引入参数β度量产品的推荐权重与用户兴趣点之间的关系.MovieLens数据集上的数值结果表明新的用户兴趣点定义方法可以同时改进推荐算法的准确度和推荐列表多样性,当采用60%的数据作为训练集时,多样性可以提高13.15%.进一步的结果表明当训练集很稀疏的时候,应当赋予与用户兴趣点不同的产品更高的推荐能力,随着稀疏度增加,赋予与用户兴趣点相近的产品更多推荐能力可以大幅度提高算法的表现. |
| 关 键 词： | 推荐算法 用户兴趣点 物质扩散 二部分网络 |
Improved Recommendation Algorithm Based on a Modified User Taste Definition |
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| Liu Jianguo,Wu Beilei,Wang Chao,Guo Qiang.Improved Recommendation Algorithm Based on a Modified User Taste Definition[J].Journal of the China Society for Scientific andTechnical Information,2011,30(11). | |
| Authors: | Liu Jianguo Wu Beilei Wang Chao Guo Qiang |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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