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Weighted-Tau Rank:一种采用加权Kendall Tau的面向排序的协同过滤算法
被引量:
3
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作者
孙建凯
王帅强
马军
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2014年第1期33-40,共8页
已知的面向排序的协同过滤算法主要有两个缺点:计算用户相似度时只考虑用户对同一产品对的偏好是否一致,而忽略了用户对产品对的偏好程度以及该偏好在用户间的流行度;进行偏好融合和排序时需要中间步骤来构建价值函数然后才能利用贪婪...
已知的面向排序的协同过滤算法主要有两个缺点:计算用户相似度时只考虑用户对同一产品对的偏好是否一致,而忽略了用户对产品对的偏好程度以及该偏好在用户间的流行度;进行偏好融合和排序时需要中间步骤来构建价值函数然后才能利用贪婪算法产生推荐列表。为解决上述问题:我们利用类TF-IDF加权策略对用户的偏好程度及偏好流行度进行综合考量,使用加权的Kendall Tau相关系数计算用户间的相似度;进行偏好融合与排序时则使用基于投票的舒尔茨方法直接产生推荐列表。在两个电影数据集上,本文提出的算法在评测指标NDCG上的效果要明显优于其他流行的协同过滤算法。
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关键词
协同过滤
面向排序
加权kendall
TAU
舒尔茨方法
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题名
Weighted-Tau Rank:一种采用加权Kendall Tau的面向排序的协同过滤算法
被引量:
3
1
作者
孙建凯
王帅强
马军
机构
山东大学计算机学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2014年第1期33-40,共8页
基金
国家自然科学基金(61272240
60970047
+5 种基金
61103151)
教育部人文社科基金(12YJC630211)
教育部博士点基金(20110131110028)
山东省自然科学基金(ZR2012FM037)
山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(BS2012DX012)
山东大学研究生自主创新基金(YZC12084)
文摘
已知的面向排序的协同过滤算法主要有两个缺点:计算用户相似度时只考虑用户对同一产品对的偏好是否一致,而忽略了用户对产品对的偏好程度以及该偏好在用户间的流行度;进行偏好融合和排序时需要中间步骤来构建价值函数然后才能利用贪婪算法产生推荐列表。为解决上述问题:我们利用类TF-IDF加权策略对用户的偏好程度及偏好流行度进行综合考量,使用加权的Kendall Tau相关系数计算用户间的相似度;进行偏好融合与排序时则使用基于投票的舒尔茨方法直接产生推荐列表。在两个电影数据集上,本文提出的算法在评测指标NDCG上的效果要明显优于其他流行的协同过滤算法。
关键词
协同过滤
面向排序
加权kendall
TAU
舒尔茨方法
Keywords
collaborative filtering
ranking-oriented
weighted
kendall
Tau
Schulze method
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Weighted-Tau Rank:一种采用加权Kendall Tau的面向排序的协同过滤算法
孙建凯
王帅强
马军
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2014
3
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