基于排序学习的混合推荐算法

• 作者: 唐健常 唐新怀 谢彬
• 来源期刊: 黑龙江科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 排序学习 混合推荐 Boosting合并算法 LambdaMART算法 NDCG
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 445-449
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 4649字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-7262.2015.04.018

摘要

为了解决推荐系统如何适应不同的应用场景,以及推荐结果的排序问题,提出以Boos-ting合并算法为基础模型,以LambdaMART算法为主的更新算法,将排序学习技术运用于混合推荐.基于用户反馈信息的实时更新排序模型,通过学习不同场景中的不同数据,使推荐系统能够适用于不同的应用场景.同时,基于排序评价指标NDCG对混合推荐模型进行了验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐新怀	上海交通大学软件学院	9	61	5.0	7.0
2	谢彬	南京理工大学计算机科学与工程学院	4	10	2.0	3.0
6	唐健常	上海交通大学软件学院	1	5	1.0	1.0