一种融合相似网络的多主题域混合推荐算法

• 作者: 曹健 赵海燕 郭娣 陈庆奎
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 标签质量 稀疏性 主题域 相似网络 偏好信息
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2901-2904,2909
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.10.005

摘要

针对基于社会化标签的推荐算法中面临的标签质量和数据稀疏性问题,提出了一种融合相似网络的多主题域混合推荐算法.通过划分主题域,将表达不同主题含义的资源及标签分开以解决标签多义性问题;通过建立标签的相似网络找到标签的同义词,然后利用这些同义词扩展用户和资源的标签偏好以解决标签同义词的问题和数据稀疏性的问题.最后结合用户自身的偏好信息和其相似邻居的偏好信息产生推荐.实验结果表明,该方法具有较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹健	上海交通大学计算机科学与工程系	147	2115	24.0	42.0
2	陈庆奎	上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海现代光学系统重点实验室	149	769	14.0	22.0
3	赵海燕	上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海现代光学系统重点实验室	40	215	7.0	13.0
4	郭娣	上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海现代光学系统重点实验室	4	25	3.0	4.0