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基于四部图的协同过滤推荐算法比较研究
基于四部图的协同过滤推荐算法比较研究
作者:
张智恒
张林
牟斌皓
闵帆
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
推荐系统
协同过滤
四部图
协同过滤标签
摘要:
推荐系统通常利用商品属性、用户信息以及用户对商品的已有评分来获取用户或者商品之间的相似度,进而预测未知评分.构造了关于这些信息的四部图,然后根据图中不同部分的组合获得了10类推荐算法,并比较了它们的时间复杂度.前两类算法基于用户与商品之间的关系,为经典的协同过滤算法.中间4类算法以用户或商品为中心,利用相应的标签信息进行相似度的计算并预测评分.后4类算法为中间4类算法的部分拓展,进一步考虑了评分信息.以MAE(mean absolute error)和RMSE(root-mean-square error)为评价指标,在两个MovieLens数据集上的测试结果表明,商品之间的相似度比用户之间的相似度更可靠,商品标签也比用户标签更有用,而且某些信息的简单线性组合可以提高推荐质量.
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篇名
基于四部图的协同过滤推荐算法比较研究
来源期刊
计算机科学与探索
学科
工学
关键词
推荐系统
协同过滤
四部图
协同过滤标签
年,卷(期)
2017,(6)
所属期刊栏目
学术研究
研究方向
页码范围
875-886
页数
12页
分类号
TP181
字数
7144字
语种
中文
DOI
10.3778/j.issn.1673-9418.1605045
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
张林
西南石油大学计算机科学学院
40
266
9.0
15.0
2
闵帆
西南石油大学计算机科学学院
16
19
3.0
4.0
3
牟斌皓
西南石油大学计算机科学学院
2
8
2.0
2.0
4
张智恒
西南石油大学理学院
1
2
1.0
1.0
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四部图
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学与探索
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-9418
CN:
11-5602/TP
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-560
创刊时间:
2007
语种:
chi
出版文献量(篇)
2215
总下载数(次)
4
总被引数(次)
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