信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2012年
10期
1386-1393
,共8页
图模型%协同过滤%推荐技术
圖模型%協同過濾%推薦技術
도모형%협동과려%추천기술
本文提出了一种基于交互式图传递模型的Top-N推荐方法.在‘用户-项目’评分信息空间中通过图模型交互传递用户关系和项目关系,实现用户关系和项目关系的有效融合.针对用户和项目描述空间的相似性度量问题,本文提出了一种鲁棒的组合相似性度量方法,以平衡原始评分信息和经传递得到的预测分值信息间之间的不对称性.最后,通过融合从用户图与项目图视角得到的活跃用户对每个项目的预测分值,形成其对项目评价分值更加可靠的预测.在MovieLens和EachMovie两个数据库上的实验结果表明,同基于用户图模型与项目图模型的协同滤波推荐方法相比,本文提出的方案取得了更好的推荐性能.
本文提齣瞭一種基于交互式圖傳遞模型的Top-N推薦方法.在‘用戶-項目’評分信息空間中通過圖模型交互傳遞用戶關繫和項目關繫,實現用戶關繫和項目關繫的有效融閤.針對用戶和項目描述空間的相似性度量問題,本文提齣瞭一種魯棒的組閤相似性度量方法,以平衡原始評分信息和經傳遞得到的預測分值信息間之間的不對稱性.最後,通過融閤從用戶圖與項目圖視角得到的活躍用戶對每箇項目的預測分值,形成其對項目評價分值更加可靠的預測.在MovieLens和EachMovie兩箇數據庫上的實驗結果錶明,同基于用戶圖模型與項目圖模型的協同濾波推薦方法相比,本文提齣的方案取得瞭更好的推薦性能.
본문제출료일충기우교호식도전체모형적Top-N추천방법.재‘용호-항목’평분신식공간중통과도모형교호전체용호관계화항목관계,실현용호관계화항목관계적유효융합.침대용호화항목묘술공간적상사성도량문제,본문제출료일충로봉적조합상사성도량방법,이평형원시평분신식화경전체득도적예측분치신식간지간적불대칭성.최후,통과융합종용호도여항목도시각득도적활약용호대매개항목적예측분치,형성기대항목평개분치경가가고적예측.재MovieLens화EachMovie량개수거고상적실험결과표명,동기우용호도모형여항목도모형적협동려파추천방법상비,본문제출적방안취득료경호적추천성능.
