结合三部图综合扩散的Slope One推荐算法

• 作者: 何明慧 徐怡 王冉 胡善忠
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 推荐系统 三部图 slope one 综合扩散
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 6-11
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

Slope One算法在评分预测时没有考虑项目之间的推荐关系,导致推荐的准确性和多样性不高,故提出了一种结合三部图综合扩散的Slope One算法.首先在三部图中加入了项目类别节点,然后利用三部图综合扩散计算项目之间的推荐度,最后利用得到的推荐度结合Slope One进行评分预测,由于三部图综合扩散算法同时经过用户节点和项目类别节点进行扩散,并且计算得到的项目之间的推荐度是非对称的,更能体现用户兴趣.本文在M ov-ieLens数据集上利用4种评价指标进行5-折交叉验证.实验结果表明:算法有效的提高了预测的准确度和多样性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐怡	安徽大学计算机科学与技术学院	47	190	9.0	11.0
5	胡善忠	安徽大学计算机科学与技术学院	6	18	2.0	4.0
6	何明慧	安徽大学计算机科学与技术学院	5	17	2.0	4.0
7	王冉	安徽大学计算机科学与技术学院	9	25	3.0	4.0