基于偏好诱导量词的个性化推荐模型

• 作者: 郭凯红 韩海龙
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: OWA算子 期望值 量词 偏好 个性化推荐
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 124-135
• 页数: 12页
• 分类号: TP391
• 字数: 11230字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7544∕issn1000-1239.2020.20190166

摘要

提出一种新颖精巧的用户期望值提取模型,据此建立基于用户偏好的个性化模糊量词.首先给定一组多属性样本信息,仅要求用户根据自己的态度偏好或主观评判,提供一个关于样本方案的优劣排序.根据这个排序序列,基于有序加权平均(ordered weighted averaging,OWA)思想并利用理想解法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)方法,构造用户期望值提取模型,获取用户关于样本信息的期望值,再从中抽取偏好、态度等个性特征信息,建立针对此用户的个性化量词.最后利用所得量词对新产品进行 OWA 数据集成,实现个性化产品推荐.案例研究及实验分析表明,所提模型及方法能够很好地捕获并反映主体的偏好及态度等个性特征,在实际应用中可面向不同层次水平、不同知识结构的用户,理性快捷地向其推荐相应态度偏好下的"最满意方案"而非一般意义下的"最优方案",相比同类方法具有更大的实用性和灵活性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭凯红	辽宁大学信息学院	10	188	4.0	10.0
2	韩海龙	辽宁大学信息学院	1	0	0.0	0.0