原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对传统的推荐算法过于强调推荐的精准度导致推荐列表的同质化现象突出的问题,提出了一种新的推荐列表选择算法DivEnhance.首先给出了推荐列表的多样性和效用值的定义;然后将其建模为一个带约束的整数规划问题来求解,通过一个参数的调整,可以实现多样性和精准度的灵活控制.实验结果表明,该算法可以在一定精准度损失的条件下,大幅提高最终推荐列表的多样性.特别地,在推荐一些新颖性较高的内容上,该算法相对于传统的推荐算法具有较大的优势.
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文献信息
篇名 一种多样性增强的推荐列表选择算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 Top-N推荐 多样性 精准度 新颖性
年,卷(期) 2013,(9) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 2591-2593,2609
页数 4页 分类号 TP393
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.09.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王劲林 中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心 169 638 11.0 15.0
2 邓浩江 中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心 66 613 9.0 23.0
3 李满天 中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心 3 26 3.0 3.0
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期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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