基于同义标签分组的协同推荐

• 作者: 吴产乐 揭志忠 陈毅波
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 推荐系统 标签分组 协同过滤 标签
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与工程
• 页码范围: 83-88
• 分类号: TP311
• 语种: 中文

摘要

Lasr.FM,MovieLens等在线服务一个重要的特征是用户能手动使用标签标注对象,很多研究人员使用标签改进推荐质量.但是,标签是一个用户对对象的局部描述,不同的用户可能使用不同的标签来描述同一个对象,但表达同样的意义,这导致了单纯的使用标签进行推荐所达到的效果不理想.因此,本文首先根据标签共生分布计算标签相似度,然后根据相似度分组同义标签,最后通过组标签计算用户的相似度,将其混合到经典的协同过滤推荐算法中.实验结果表明,该方法能有效地改进现有的推荐算法,达到更好的推荐效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴产乐	武汉大学计算机学院	50	337	10.0	16.0
3	揭志忠	武汉大学计算机学院	5	22	3.0	4.0
6	陈毅波	武汉大学计算机学院	2	60	2.0	2.0