基于社团主题的领域相关推荐算法

• 作者: 丁艳会 李春明 郝俊寿
• 来源期刊: 湘潭大学自然科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐算法 社团 聚类 社会网络
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 机械工程与电子工程
• 页码范围: 92-97
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 2957字
• 语种: 中文

摘要

传统的协同过滤方法假设相似的用户有着相似的偏好，然而在不同的消费领域用户往往表现出不同的特征。此外，由于用户评价矩阵的稀疏性，使得相似用户的寻找极为困难。针对上述问题，该文提出了基于社团主题的领域相关推荐算法。首先，提出了一种包含社会网络，用户对商品的评价记录和项的分类三类信息的推荐框架。然后，分别提出了专家指导的主题模型和社会网络约束的主题模型。最后，对这两种模型进行综合，提出了统一推荐模型。实验表明，该文提出的方法具有较好的预测准确性，其性能明显优于其他相关算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李春明	内蒙古工业大学信息工程学院	45	138	7.0	9.0
2	郝俊寿	内蒙古电子信息职业技术学院教务处	19	49	3.0	6.0
3	丁艳会	内蒙古工业大学信息工程学院	18	54	4.0	6.0