基于潜在标签挖掘和细粒度偏好的个性化标签推荐
Personalized tag recommendation based on potential tag mining and fine-grained preference
1. 陆军工程大学, 南京 210007
2. 国防科技大学 第六十三研究所, 南京 210007
摘要
为进一步提高个性化标签推荐性能，针对标签数据的稀疏性以及传统方法忽略隐藏在用户和项目上下文中潜在标签的缺陷，提出一种基于潜在标签挖掘和细粒度偏好的个性化标签推荐方法。首先，提出利用用户和项目的上下文信息从大量未观测标签中挖掘用户可能感兴趣的少量潜在标签，将标签重新划分为正类标签、潜在标签和负类标签三类，进而构建〈用户，项目〉对标签的细粒度偏好关系，在缓解标签稀疏性的同时，提高对标签偏好关系的表达能力；然后，基于贝叶斯个性化排序优化框架对细粒度偏好关系进行建模，并结合成对交互张量分解对偏好值进行预测，构建细粒度的个性化标签推荐模型并提出优化算法。对比实验表明，提出的方法在保证较快收敛速度的前提下，有效地提高了个性化标签的推荐准确性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目
中国博士后科学基金资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0498
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: 34-39
文章编号: 1001-3695(2020)01-007-0034-06
发布历史
[2020-01-05] 印刷出版
引用本文
李红梅, 刁兴春, 曹建军, 等. 基于潜在标签挖掘和细粒度偏好的个性化标签推荐 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (1): 34-39. (Li Hongmei, Diao Xingchun, Cao Jianjun, et al. Personalized tag recommendation based on potential tag mining and fine-grained preference [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (1): 34-39. )
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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