一种融合社会化信息的改进单类协同过滤方法研究

发布时间：2019-01-18 21:21

【摘要】：文章在负例抽取阶段考虑用户的活跃度和项目间相似度,以及在概率矩阵分解时融合用户好友关系和项目标签社会化信息的基础上,提出了一种融合社会化信息的改进单类协同过滤(one class collaborative filtering with social information,OCCF-SI)方法,并在科研社交网络CiteULike的真实数据集上进行了实验。研究结果表明,与其他传统的推荐方法相比,该文所提出的方法取得了较好的推荐结果,具有良好的可扩展性。
[Abstract]:In the negative case extraction stage, we consider the user's activity and the similarity between items, and combine the user's friend relationship with the item label's social information when the probability matrix is decomposed. This paper presents an improved single-class cooperative filtering (one class collaborative filtering with social information,OCCF-SI (one class collaborative filtering with social information,OCCF-SI) method for fusion of social information, and experiments are carried out on the real data set of the scientific research social network CiteULike. The results show that compared with other traditional recommendation methods, the proposed method has better recommendation results and has good scalability.
【作者单位】： 合肥工业大学科学技术研究院;合肥工业大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71101042;71471054) 安徽省自然科学基金资助项目(1608085MG150)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2411125