基于协同矩阵分解的社会化标签系统的资源推荐

• 作者: 俞学宁 牟雁超 王海雷
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 社会化标签 用户 资源 标签 推荐
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 软件技术研究
• 页码范围: 1739-1741,1750
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.06.036

摘要

应用来自Delicious的数据集,通过对精确度和召回率等指标的测评,研究了协同矩阵分解对社会化标签系统中资源推荐的有效性问题,由于用户、资源、标签之间具有一定的相似性,采用了通过同时分解三者在不同方向的潜在兴趣值,对用户推荐其潜在兴趣方向相近的资源的方法.与协同过滤、图结构分析的结果进行了对比,研究结果表明该方法要优于其他方法.为了证明协同矩阵分解的有效性,对正规化、学习率、UT因子和IT因子等各个变量也进行了参数敏感度分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王海雷	北京大学光华管理学院	4	32	3.0	4.0
5	俞学宁		3	29	3.0	3.0
6	牟雁超	北京大学信息科学技术学院	1	8	1.0	1.0