基于张量填补和用户偏好的联合推荐算法

• 作者: 徐恺 熊智 蔡伟鸿 蔡玲如
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐算法 联合推荐 张量填补 用户偏好
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 学术通信
• 页码范围: 155-166
• 页数: 12页
• 分类号: TP391.3
• 字数: 7886字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000?436x.2019231

摘要

针对现有推荐算法缺乏对用户偏好的考虑,推荐效果不理想的问题,提出了一种联合张量填补和用户偏好的推荐算法.首先,基于评分矩阵和项目所属类别矩阵构建用户–项目–类别的三维张量;然后,利用Frank-Wolfe算法进行迭代计算,填补缺失数据,同时基于张量数据构建用户类别偏好矩阵和评分偏好矩阵;最后,基于填补后的张量以及2个偏好矩阵设计联合推荐算法,并采用差分进化算法进行参数调优.实验结果表明,与一些常用算法和新近提出的算法相比,所提算法的推荐效果优于对比算法,其精度平均提升了1.96％～3.44％,召回率平均提升了1.35％～2.40％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡伟鸿	汕头大学计算机科学与技术系	36	283	10.0	15.0
5	熊智	汕头大学计算机科学与技术系	15	86	5.0	9.0
9	徐恺	汕头大学计算机科学与技术系	1	0	0.0	0.0
10	蔡玲如	汕头大学计算机科学与技术系	4	38	2.0	4.0