基于主题分组与随机游走的App推荐算法

• 作者: 张健 曹健 赵海燕
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 手机应用 主题模型 随机游走
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2277-2280
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.08.009

摘要

近年来,App的数量呈爆炸式地增长,在庞大数量的手机App中找到合适的App给用户带来了困难.传统的推荐系统方法运用到App推荐上时有很多的局限性,如难以解决冷启动和用户对不同类别的应用具有不同的选择偏好等问题.提出了一种基于主题分组和随机游走的个性化推荐算法TGRW.TGRW针对用户对每类App需要的数量、偏好的程度各不一样的特点,根据用户的App使用记录,构造了user-App组-App的三元图模型,通过对不同的用户在不同的推荐组上设置不同的权重,再利用随机游走算法计算出用户对每个App的偏好概率,从而形成推荐列表.在真实用户数据集上的实验表明,该方法比其他方法在推荐效果上得到了明显提升.

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技术系	147	2115	24.0	42.0
2	张健	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	46	115	5.0	7.0
3	赵海燕	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	40	215	7.0	13.0