融合协同过滤和主题模型的弹幕视频推荐算法

• 作者: 杨涛 高茂庭
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 主题模型 协同过滤 弹幕视频 推荐算法
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3565-3568,3577
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.09.0530

摘要

针对弹幕视频网站通常不为用户提供评分功能并且使用弹幕池策略以降低存储压力导致的缺少用户评分和无法准确建模用户主题的问题,提出融合主题模型和协同过滤的弹幕视频推荐算法(DRCFT).首先根据用户行为构造隐式评分矩阵,并得到项目评分相似度;其次建立LDA主体模型,生成项目主题,计算项目主题相似度;再加权生成综合项目相似度,由此结合评分矩阵计算用户—项目预测评分;然后对项目主题相似度矩阵进行sigmoid惩罚,结合用户历史记录得到用户—项目主题相似度;最后将用户—项目主题相似度作为权重,与预测评分相乘,得到最终的预测评分.对比实验表明,该算法能够得到合理的推荐结果,提高推荐的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高茂庭		83	424	11.0	16.0
2	杨涛		4	6	1.0	2.0