基于改进鱼群算法与张量分解的社会化标签推荐模型

发布时间：2017-12-19 05:30

  本文关键词：基于改进鱼群算法与张量分解的社会化标签推荐模型

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【摘要】：基于大众分类法(folksonomy)的标签应用已逐渐成为一种重要的互联网内容组织方式,但随着数据规模的海量增长,产生了严重的信息过载问题,而传统的基于"用户-项目"二元关系的个性化推荐算法难以有效应对由"用户-项目-标签"所构成的三元关系。通过对基本人工鱼群算法进行改进,提出一种对标签推荐系统初始数据集进行聚类分析的方法,用以降低标签推荐系统的数据分析规模。在此基础上,综合考虑标签推荐系统中的元素权重以及反映用户偏好的评分信息,将元素权重和评分等级进行加权处理,以处理结果作为张量中的元素,建立了一种新的加权张量模型,并利用动态增量更新的张量分解算法进行模型求解,进而完成个性化的推荐。最后在两个真实的实验数据集上对比分析了所提算法(FTA)与另外两个经典标签推荐算法的推荐性能,实验结果表明FTA算法在准确率和召回率上均具有较好的表现。
【作者单位】： 淮阴工学院交通工程学院;东南大学交通学院;合肥工业大学计算机与信息学院;
【基金】：江苏省高校哲学社会科学项目(2014SJB688) 国家统计局项目(2014LY058) 教育部人文社会科学项目(13YJCZH077)资助
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 到稿日期:2016-06-16返修日期:2016-08-06本文受江苏省高校哲学社会科学项目(2014SJB688),国家统计局项目(2014LY058),教育部人文社会科学项目(13YJCZH077)资助。1引言传统的个性化推荐系统一般多是利用项目(文档、商品、服务)的属性进行基于内容的推荐,或利用用户间、项目间

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