电影推荐系统中基于图的协同过滤算法

• 作者: 尤佳莉 郑策
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 关联性分析 协同过滤算法 图结构 个性化推荐
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 38-43,48
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6212字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.11.008

摘要

在视频服务领域,通常使用传统的协同过滤算法来解决评分数据较为稀疏的问题,而算法的视频相似度计算仅利用评分矩阵,从而造成推荐准确度较低,针对视频资源中的电影这一应用场景提出一种基于图的协同过滤算法.结合电影属性与用户偏好的关联性,将电影信息中类型、导演和演员等信息进行图元素的映射,融合图结构特点来计算影片资源的相似度.用该方法替代传统协同过滤算法中仅利用评分矩阵的相似度计算方法,在一定程度上缓解了由于数据稀疏性影响推荐准确度的问题,实验验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尤佳莉	中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心	34	78	5.0	6.0
5	郑策	中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心	1	0	0.0	0.0