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基于评论数据中隐式邻居关系的推荐系统研究
被引量:
3
1
作者
吴晓桐
梁永全
《软件》
2019年第7期178-182,共5页
传统推荐系统大多使用基于协同过滤的方法进行推荐,然而在现实场景中,大多数用户只对很少的项目进行了评分,因为缺少历史评分数据造成了冷启动问题,导致协同过滤方法的推荐质量不佳。本文使用丰富的评论数据挖掘用户之间和项目之间的隐...
传统推荐系统大多使用基于协同过滤的方法进行推荐,然而在现实场景中,大多数用户只对很少的项目进行了评分,因为缺少历史评分数据造成了冷启动问题,导致协同过滤方法的推荐质量不佳。本文使用丰富的评论数据挖掘用户之间和项目之间的隐式邻居关系,并联合项目信誉问题建立基于评论数据的社交矩阵分解模型ReTOMF。实验表明,与对应的其他推荐模型相比,ReTOMF展现了更好的推荐性能。
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关键词
评论数据
隐式邻居关系
项目信誉
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职称材料
题名
基于评论数据中隐式邻居关系的推荐系统研究
被引量:
3
1
作者
吴晓桐
梁永全
机构
山东科技大学
出处
《软件》
2019年第7期178-182,共5页
文摘
传统推荐系统大多使用基于协同过滤的方法进行推荐,然而在现实场景中,大多数用户只对很少的项目进行了评分,因为缺少历史评分数据造成了冷启动问题,导致协同过滤方法的推荐质量不佳。本文使用丰富的评论数据挖掘用户之间和项目之间的隐式邻居关系,并联合项目信誉问题建立基于评论数据的社交矩阵分解模型ReTOMF。实验表明,与对应的其他推荐模型相比,ReTOMF展现了更好的推荐性能。
关键词
评论数据
隐式邻居关系
项目信誉
Keywords
Comment data
Implicit neighbor relationship
Project reputation
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于评论数据中隐式邻居关系的推荐系统研究
吴晓桐
梁永全
《软件》
2019
3
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