引入隐式反馈的多维度推荐算法
Multidimensional recommendation algorithm based on implicit feedback
湖南工业大学 计算机学院, 湖南 株洲 412007
摘要
针对显式反馈信息作出的推荐在准确率和数据稀疏性处理上还存在缺陷的问题，引入隐式反馈信息，设计和实现了一种引入隐式反馈的多维度推荐算法（iMCF）。该算法涵盖用户、项目和隐式反馈三个维度的信息。对于前两个维度的信息，通过云模型相似度建模；而隐式反馈维度的信息主要是结合概率矩阵分解模型进行处理。之后再把这三个维度得出的预测评分根据权值进行平衡，得出最终预测评分并作出推荐。实验数据表明，该算法在召回率和准确率上的表现相对于其他算法有了较为明显的提升，且适合大数据环境。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61871432)
湖南省自然科学基金资助项目(2018JJ4063,2017JJ3065,2016JJ5035,2016JJ5036)
湖南省教育厅重点项目(16A059,176A052)
湖南省教育厅优秀青年项目(16B071)
湖南省研究生科研创新项目(CX2017B687)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0376
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 158-162
文章编号: 1001-3695(2020)01-033-0158-05
发布历史
[2020-01-05] 印刷出版
引用本文
刘美博, 满君丰, 彭成, 等. 引入隐式反馈的多维度推荐算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (1): 158-162. (Liu Meibo, Man Junfeng, Peng Cheng, et al. Multidimensional recommendation algorithm based on implicit feedback [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (1): 158-162. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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