融合图片相似度缓解新项目冷启动问题的研究
Research on solving new item cold-start problem by combining image similarity
武汉理工大学 计算机科学与技术学院, 武汉 430070
摘要
针对推荐系统中因新项目的加入而造成的冷启动问题，在矩阵分解模型的基础上提出了融合项目图片相似度和类别属性的协同过滤推荐模型USPTMF-CFIA。首先，采用基于用户偏好和时间权重的矩阵分解模型，对评分缺失项进行预测填充；然后，利用VGG16神经网络提取项目图片特征，并结合类别属性计算新项目与历史项目的相似度，得到近邻项目；最后，根据新项目与近邻项目之间的相似度预测用户对新项目的评分，将评分高的前N个项目推荐给对应用户；通过在GroupLens提供的数据集上的实验证明，该模型的推荐准确率比MAP-BPR模型高0.006~0.015，比传统协同过滤模型高0.02~0.028，比没融合图片相似度的USPTMF-CFA模型高0.001~0.003，比ACMF模型高0.001~0.002。
基金项目
湖北省自然科学基金重点类资助项目(2017CFA012)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0117
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2378-2382
文章编号: 1001-3695(2019)08-028-2378-05
发布历史
[2019-08-05] 印刷出版
引用本文
周强, 胡燕. 融合图片相似度缓解新项目冷启动问题的研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (8): 2378-2382. (Zhou Qiang, Hu Yan. Research on solving new item cold-start problem by combining image similarity [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (8): 2378-2382. )
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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