AttentionRank+:一种基于关注关系与多用户行为的图推荐算法

• 作者: 刘梦娟 李杨曦 王巍 秦志光 罗绪成
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 关注 多用户行为 随机游走 协同过滤 推荐
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 社会媒体分析和挖掘
• 页码范围: 634-648
• 页数: 15页
• 分类号: TP399
• 字数: 14868字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11897/SP.J.1016.2017.00634

摘要

该文提出一种基于关注关系和多用户行为的图推荐算法AttentionRank+,目的是为网络系统用户提供感兴趣的物品推荐.算法思路如下:首先根据用户对物品的多种反馈建立"用户-物品"反馈图,根据用户间的关注行为建立用户兴趣图;分别从每个用户节点出发,在反馈图上完成一轮Random Walk,得到每个用户节点与反馈图上各节点间的相似度;将用户节点与物品节点的相似度信息在兴趣图上进行扩散,计算通过关注关系扩散后用户节点与物品节点间新的相似度;重复上述Random Walk和信息扩散的过程,直到反馈图上用户节点与各节点间的相似度收敛到稳定值;最后根据用户节点与物品节点间的相似度信息,计算每个用户的物品推荐列表.该文采用包含关注、收藏、上传等用户行为的YouKu数据集对推荐算法进行评价,实验结果表明AttentionRank+能够在用户行为稀疏的情况下,为用户提供高质量的视频推荐.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦志光	电子科技大学网络与数据安全四川省重点实验室	262	3157	26.0	46.0
2	罗绪成	电子科技大学网络与数据安全四川省重点实验室	9	29	3.0	5.0
3	王巍	电子科技大学计算机科学与工程学院	14	124	5.0	10.0
4	刘梦娟	电子科技大学网络与数据安全四川省重点实验室	16	73	5.0	8.0
5	李杨曦	电子科技大学计算机科学与工程学院	2	18	2.0	2.0