基于标签主题的协同过滤推荐算法研究

发布时间：2019-01-01 10:24

【摘要】：传统基于标签的推荐算法仅考虑用户的评分信息,导致推荐准确度不高。为解决该问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。对用户-标签矩阵、资源-标签矩阵进行潜在Dirichlet分布建模,发掘推荐系统中的潜在语义主题,从语义层面计算用户对各资源的偏好概率,将计算出的偏好概率与协同过滤算法计算出的资源相似度相结合,预测用户偏好值,实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,与传统基于标签的推荐算法相比,该算法能消除标签中存在的同义词、多义词等语义模糊问题,同时提高推荐准确度。
[Abstract]:The traditional tag-based recommendation algorithm only considers the user's rating information, which leads to low recommendation accuracy. To solve this problem, an improved collaborative filtering recommendation algorithm is proposed. The potential Dirichlet distribution model of user-label matrix and resource-label matrix is used to explore the potential semantic topics in recommendation system, and the probability of user preference to each resource is calculated from the semantic level. The calculated preference probability is combined with the resource similarity calculated by the collaborative filtering algorithm to predict the user preference value and realize personalized recommendation. The experimental results on the Movielens dataset show that compared with the traditional tag-based recommendation algorithm, the proposed algorithm can eliminate the semantic ambiguity problems such as synonyms and polysemous words, and improve the accuracy of recommendation.
【作者单位】： 信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室;重庆大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金(61379158,61502062) 重庆市科技计划项目(cstc2014jcyj A40054)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2397421