一种提高预测结果多样性的资源分配算法

• 作者: 文志强 满君丰 王昱 邓晓军
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 长尾数据 多样性 学习算法
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机控制技术及应用
• 页码范围: 1137-1141
• 页数: 5页
• 分类号: TP29
• 字数: 4726字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.a1.0838

摘要

近些年,推荐系统的结果多样性引起了人们的广泛关注.为了提高推荐结果的多样性,同时保证一定的推荐准确性,应用产品数据中的长尾数据项来提高推荐结果的多样性,提出了一种包含资源分配和推荐2个阶段的推荐算法.在资源分配中,将“被推荐的机会”视为资源,通过预定义的分配策略将这些资源分配给所有的项.在推荐阶段,按照每个用户对所有项的偏好情况计算每个用户所分配的资源,并基于资源的分布情况对用户进行推荐.最后,给出了一种用于平衡推荐准确性与多样性的权衡算法.实验表明,提出的推荐算法与相关推荐算法相比较能更好的应用长尾数据,在保证推荐结果准确性的同时大大提高了推荐结果的多样性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	满君丰	湖南工业大学计算机与通信学院	69	258	9.0	12.0
2	文志强	湖南工业大学计算机与通信学院	54	527	9.0	21.0
3	邓晓军	湖南工业大学计算机与通信学院	35	142	8.0	10.0
4	王昱	湖南工业大学计算机与通信学院	10	33	4.0	5.0