集成组内标签与用户链接关系的Flickr组推荐模型

发布时间：2018-03-23 04:25

  本文选题：Flickr组推荐　切入点：概率矩阵分解　出处：《模式识别与人工智能》2013年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：知名图片分享网站Flickr中的组,在增加图片曝光率、方便用户浏览图片等方面发挥重要作用.因而,如何协助用户便捷地搜寻其感兴趣的组成为研究者关注的热点之一.针对此问题,文中利用Flickr中辅助用户选择组的元素,即其关注的用户链接关系及组内的内容标签信息,提出一种组推荐模型.该模型基于概率矩阵分解的方法,具有较低的复杂度.在Flickr数据集上的实验表明,该模型可为用户提供较高质量的推荐结果.最后,基于该模型设计一个Flickr组推荐系统.
[Abstract]:The groups in Flickr, a well-known photo-sharing site, play an important role in increasing picture exposure and facilitating users to browse pictures. How to assist users to easily search for the composition of their interest is one of the hot topics for researchers. In order to solve this problem, this paper makes use of the elements of Flickr to assist users to select groups, that is, the user link relation of their interest and the content label information in the group. A group recommendation model is proposed, which is based on probability matrix decomposition and has low complexity. Experiments on Flickr data sets show that the model can provide high quality recommendation results for users. Based on this model, a Flickr group recommendation system is designed.
【作者单位】： 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61172106) 国家973计划项目(No.2007CB311007) 北京市自然科学基金项目(No.4112062)资助
【分类号】：TP393.092

【参考文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1651902