一种融合多因素社交活动个性化推荐模型

• 作者: 陈艺
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化推荐 社交活动兴趣度 召集者影响力 地理位置 LDA 概率矩阵分解
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 数据工程
• 页码范围: 53-58,115
• 页数: 7页
• 分类号: TP391|TP181
• 字数: 6103字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.01.009

摘要

针对当前网络社交活动个性化推荐精度较低的问题,融合用户对活动兴趣度、召集者影响力以及地理位置偏好等三方面因素,提出一种融合多因素社交活动个性推荐模型.采用LDA文件主题模型求取用户与其参加过的所有社交活动的主题分布,利用隐含主题概率分布来表征用户的兴趣度,并构建用户与召集者间的影响力矩阵.根据活动举办地与用户常住地,建立距离幂律分布,并结合用户参加活动的频数,建立用户地理位置偏好概率模型.采用不同权值配比,综合三方面的因素形成最终的社交活动个性推荐.对比实验表明,该算法与三个因素个性推荐算法相比,准确率至少提高了36.7％,召回率至少提高了35.9％;与其他两个同类网络社交活动推荐算法相比准确率至少提高了8.77％,召回率至少提高了8.57％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈艺	四川文理学院信息查询与利用教研室	21	57	4.0	7.0