一种基于数据迁移的冷启动解决算法

• 作者: 刘彤 李玉军 梁永全 赵建立 马远坤
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 冷启动 协同过滤 数据迁移 迁移学习 期望最大化
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 273-276
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3086字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.04.053

摘要

在协同过滤技术的实际应用中,提出一种数据迁移和聚类相结合的方法来解决新系统冷启动问题.采用斯皮尔曼秩相关公式度量用户之间的相似度,使用期望最大化聚类算法对原数据集用户进行聚类.对于不同的簇,选取平均打分最高的N个项目作为推荐内容,针对目标数据集的用户,计算用户所属的簇以及对簇的隶属度,按照隶属度比例给用户推荐其所属簇的推荐列表.与TAM算法和CF算法的实验对比结果表明,该算法在解决新系统冷启动问题方面有较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁永全	山东科技大学信息科学与工程学院	82	678	15.0	21.0
2	刘彤	山东科技大学信息科学与工程学院	18	59	3.0	7.0
3	赵建立	山东科技大学信息科学与工程学院	6	72	6.0	6.0
4	李玉军	海信集团有限公司数字多媒体技术国家重点实验室	5	43	4.0	5.0
5	马远坤	山东科技大学信息科学与工程学院	1	6	1.0	1.0