基于图嵌入的用户加权Slope One算法

• 作者: 吴广潮 彭清桦 钟志松
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 图嵌入 时间信息 Canopy聚类 加权SlopeOne算法 Spark
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 69-75
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.3
• 字数: 5968字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2020.08.011

摘要

针对传统Slope One推荐算法在稀疏数据集上预测准确率较低的问题,提出一种基于图嵌入的加权Slope One算法.本文算法首先以融合时间信息的用户相似度为边权建立用户关联图,对该图进行图嵌入得到用户特征向量,然后基于Canopy聚类对用户进行类内加权Slope One推荐.另外,为优化算法性能,本文算法基于Spark计算框架实现.实验结果表明,对比传统的加权Slope One,本文算法在稀疏数据集和显式、隐式评分数据集上的推荐效果和评分预测准确率都更优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴广潮	华南理工大学数学学院	20	192	7.0	13.0
2	钟志松	华南理工大学数学学院	1	0	0.0	0.0
3	彭清桦	华南理工大学数学学院	1	0	0.0	0.0