融合协同过滤与上下文信息的Bandits推荐算法*

• 作者: 侯永宏 王宇琛 王宝亮
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 冷启动 多臂赌博机 协同过滤
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 361-373
• 页数: 13页
• 分类号: TP301
• 字数: 11747字
• 语种: 中文

摘要

随着推荐算法在众多领域的广泛应用,冷启动问题得到了越来越多的关注.针对仅可获得老用户对商品文字评价的场景,提出了一套解决用户冷启动问题的方案与算法.首先通过分析发现了文章主题提取与基于商品评价提取特征的相似性,因此引入自然语言处理领域的LDA(latent Dirichlet allocation)生成模型提取商品潜在特征;然后在传统Bandits算法的基础上融入邻居用户的协同作用提出了COLINBA(collaborative filtering context linear Bandits)算法,该算法通过相似度权重因子控制邻居用户对推荐结果的贡献,使得协同作用更加精确有效,推荐完成后根据用户真实反馈以及所推荐商品的特征更新用户特征.最后采用真实数据集Delicious和Last.fm将该算法与该领域的最新方法进行比较,实验结果表明该算法对推荐效果有提升作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯永宏	天津大学电气自动化与信息工程学院	31	228	7.0	14.0
2	王宝亮	天津大学电气自动化与信息工程学院	25	135	7.0	10.0
3	王宇琛	天津大学电气自动化与信息工程学院	1	2	1.0	1.0