基于weight-pooling词向量的上下文广告推荐算法

• 作者: 杨长春 王俊 袁敏 雷晨阳
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 词向量 相似度 Weight-pooling 上下文广告
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 算 法
• 页码范围: 224-229
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5982字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.12.054

摘要

提出一种基于 weight-pooling 词向量的上下文广告推荐算法，利用用户访问记录的互信息权重，计算 weight-pooling 词向量的余弦相似度。该算法改进了传统基于关键词匹配的推荐算法，避免了数据稀疏性和冷启动问题。通过实验分析，基于 weight-pooling词向量的上下文广告推荐算法在推荐效果上明显优于传统算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨长春	常州大学信息与数理学院	52	366	10.0	17.0
5	王俊	常州大学信息与数理学院	19	17	2.0	3.0
6	雷晨阳	常州大学信息与数理学院	4	4	1.0	1.0
7	袁敏	常州大学信息与数理学院	3	7	2.0	2.0