一种非对称相似度矩阵约束的群组协同过滤算法

发布时间：2018-06-27 15:36

  本文选题：推荐系统 + 协同过滤　； 参考：《小型微型计算机系统》2017年12期

【摘要】：针对传统协同过滤算法无法处理社交网络中逐渐形成的以群组为中心的群体行为且很少考虑用户间普遍存在的不对称关系,提出一种非对称因子约束相似度矩阵的群组协同过滤算法.首先通过构建虚拟用户作为群组特征,把多维数据降维成与用户特征等价的虚拟用户,以替代群组进行相似度计算.其次引入影响因子和偏移因子两种相似度限制因子来构建非对称相似矩阵,影响因子表示用户相互影响力的大小关系,偏移因子则考虑用户评分习惯间的差异.实验结果表明该方法与传统推荐算法相比具有收敛速度快、预测精度高的优势,提高了推荐质量并解决了群组特征处理问题.
[Abstract]:In view of the traditional collaborative filtering algorithm can not deal with the social network gradually formed group-centric group behavior and rarely take into account the widespread asymmetric relationships between users. A group collaborative filtering algorithm for asymmetric factor constraint similarity matrix is proposed. Firstly, by constructing virtual users as group features, the multidimensional data is reduced to virtual users equivalent to user features, and the similarity calculation is carried out instead of groups. Secondly the influence factor and the offset factor are introduced to construct the asymmetric similarity matrix. The influence factor represents the size of the user's influence and the offset factor takes into account the difference between the users' scoring habits. The experimental results show that the proposed method has the advantages of fast convergence and high prediction accuracy compared with the traditional recommendation algorithm. It improves the quality of recommendation and solves the problem of group feature processing.
【作者单位】： 河南理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61202286)资助 河南省高等学校青年骨干教师项目(2015GGJS-068)资助 2015年度河南省高等学校重点科研项目(15A520074)资助
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2074397