基于图的混合推荐算法

发布时间：2018-06-24 16:26

  本文选题：混合推荐系统 + 物品描述文档　； 参考：《模式识别与人工智能》2017年04期

【摘要】：混合推荐是解决各种单一推荐方法缺陷的重要途径,文中提出基于图的混合推荐算法,通过在图中融合各种推荐因素进行建模,产生最终的推荐结果.利用推荐物品的内容属性计算物品间的相似度,构建最近邻图关联矩阵.根据物品的打分记录构建物品的兴趣模型,生成矢量函数.在此基础上,利用正则化框架组合关联矩阵和矢量函数,构建基于图的学习模型,实现基于图的混合推荐,并从理论上证明算法的收敛性.在Movie Lens数据集和亚马逊网上商城交易数据上的对比实验验证文中算法的有效性.
[Abstract]:Hybrid recommendation is an important way to solve the defects of each single recommendation method. In this paper, a graph-based hybrid recommendation algorithm is proposed, and the final recommendation result is obtained by fusing various recommendation factors in the graph. The content attributes of recommended items are used to calculate the similarity between items, and the nearest neighbor graph correlation matrix is constructed. The interest model of items is constructed according to the scoring records of items, and the vector function is generated. On this basis, a graph-based learning model is constructed by combining the association matrix and vector function with the regularization framework, and the hybrid recommendation based on graph is realized, and the convergence of the algorithm is proved theoretically. The validity of the proposed algorithm is verified by comparing the data of Movie Lens data set with that of Amazon online shopping mall transaction data.
【作者单位】： 重庆理工大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61603065) 重庆市教委科学技术研究项目(No.kj1500920)资助~~
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2062149