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一种面向排序的Top-N推荐算法
被引量:
4
1
作者
李满天
王劲林
+1 位作者
邓浩江
刘学
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2013年第5期264-268,共5页
研究用户优化服务算法问题,应为用户提供个性化的推荐服务的系统。Top-N推荐问题,是指通过对用户历史偏好信息的挖掘,给每个用户推荐N个最可能喜好的内容。针对上述问题,提出了一种面向排序的推荐算法EIBRO-MF,通过融合系统中的显式和...
研究用户优化服务算法问题,应为用户提供个性化的推荐服务的系统。Top-N推荐问题,是指通过对用户历史偏好信息的挖掘,给每个用户推荐N个最可能喜好的内容。针对上述问题,提出了一种面向排序的推荐算法EIBRO-MF,通过融合系统中的显式和隐式反馈数据,建立用户喜好的偏序对关系来训练协同过滤的参数模型,最后利用优化的模型参数给出推荐结果。仿真结果表明,与传统的协同过滤算法、以及只能利用隐式反馈数据的排序算法相比,提出的算法能大幅提高推荐列表的排名精准度。
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关键词
推荐系统
面向排序
显示反馈
隐式反馈
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职称材料
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
2
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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职称材料
面向用户的排序算法研究
被引量:
1
3
作者
于芳
王大玲
+2 位作者
于戈
陈冬玲
鲍玉斌
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007年第z3期458-462,共5页
目前大部分搜索引擎对于用户查询返回结果的差异依赖于查询词.而实际上,即便查询词相同,不同的用户潜在的信息需求可能不同.搜索引擎并不能针对用户的特点提供个性化的服务,大多数返回的文档都是与用户的需求不相关的.提出"搜索系...
目前大部分搜索引擎对于用户查询返回结果的差异依赖于查询词.而实际上,即便查询词相同,不同的用户潜在的信息需求可能不同.搜索引擎并不能针对用户的特点提供个性化的服务,大多数返回的文档都是与用户的需求不相关的.提出"搜索系统错误的目标定位是导致用户体验不佳的根本原因".因此,设计一个面向用户的排序算法来解决个性化服务的问题是十分必要的.提出的面向用户排序算法将概率排序原则返回的原始列表重新排序,将用户兴趣向量作为列表重排的参数之一,使之能够向用户提供特定服务,满足用户潜在信息需求.通过分析用户的查询和浏览的文档,为用户建立并维护一个用户兴趣向量,以此作为面向用户排序的基础.实验证明了该方法具有更优的性能.
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关键词
兴趣向量
潜在信息需求
面向
用户的
排序
开放式分类目标
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职称材料
题名
一种面向排序的Top-N推荐算法
被引量:
4
1
作者
李满天
王劲林
邓浩江
刘学
机构
中国科学院研究生院
中国科学院声学研究所
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2013年第5期264-268,共5页
文摘
研究用户优化服务算法问题,应为用户提供个性化的推荐服务的系统。Top-N推荐问题,是指通过对用户历史偏好信息的挖掘,给每个用户推荐N个最可能喜好的内容。针对上述问题,提出了一种面向排序的推荐算法EIBRO-MF,通过融合系统中的显式和隐式反馈数据,建立用户喜好的偏序对关系来训练协同过滤的参数模型,最后利用优化的模型参数给出推荐结果。仿真结果表明,与传统的协同过滤算法、以及只能利用隐式反馈数据的排序算法相比,提出的算法能大幅提高推荐列表的排名精准度。
关键词
推荐系统
面向排序
显示反馈
隐式反馈
Keywords
Recommender system
Ranking oriented
Explicit feedback
Implicit feedback
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
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
2
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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职称材料
题名
面向用户的排序算法研究
被引量:
1
3
作者
于芳
王大玲
于戈
陈冬玲
鲍玉斌
机构
东北大学信息科学与工程学院
沈阳大学信息学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007年第z3期458-462,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60573090,60673139)
辽宁省自然科学基金项目(20062032)
文摘
目前大部分搜索引擎对于用户查询返回结果的差异依赖于查询词.而实际上,即便查询词相同,不同的用户潜在的信息需求可能不同.搜索引擎并不能针对用户的特点提供个性化的服务,大多数返回的文档都是与用户的需求不相关的.提出"搜索系统错误的目标定位是导致用户体验不佳的根本原因".因此,设计一个面向用户的排序算法来解决个性化服务的问题是十分必要的.提出的面向用户排序算法将概率排序原则返回的原始列表重新排序,将用户兴趣向量作为列表重排的参数之一,使之能够向用户提供特定服务,满足用户潜在信息需求.通过分析用户的查询和浏览的文档,为用户建立并维护一个用户兴趣向量,以此作为面向用户排序的基础.实验证明了该方法具有更优的性能.
关键词
兴趣向量
潜在信息需求
面向
用户的
排序
开放式分类目标
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种面向排序的Top-N推荐算法
李满天
王劲林
邓浩江
刘学
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2013
4
下载PDF
职称材料
2
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
下载PDF
职称材料
3
面向用户的排序算法研究
于芳
王大玲
于戈
陈冬玲
鲍玉斌
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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