计算机与现代化
計算機與現代化
계산궤여현대화
COMPUTER AND MODERNIZATION
2014年
1期
77-80
,共4页
矩阵分解技术%社会化推荐%特征空间模型%社会信息
矩陣分解技術%社會化推薦%特徵空間模型%社會信息
구진분해기술%사회화추천%특정공간모형%사회신식
matrix factorization technology%social recommendation%feature space model%social information
社会网络中包含大量的社会信息，如何从这些社会信息中发掘对用户有用的信息已成为学者和专家的研究热点。本文提出一种基于社会正则化的推荐算法：把改进的矩阵分解技术应用到社会化推荐中；利用社会网络中用户间的朋友关系来优化对用户的建模，学习更好的用户特征空间模型；利用社会网络中的标签信息建立用户和物品的关系，并利用这种关系来优化用户-物品的建模。实验结果表明，改进后的推荐算法的精确度高于传统的推荐算法，有效地解决了社会信息冗余问题。
社會網絡中包含大量的社會信息，如何從這些社會信息中髮掘對用戶有用的信息已成為學者和專傢的研究熱點。本文提齣一種基于社會正則化的推薦算法：把改進的矩陣分解技術應用到社會化推薦中；利用社會網絡中用戶間的朋友關繫來優化對用戶的建模，學習更好的用戶特徵空間模型；利用社會網絡中的標籤信息建立用戶和物品的關繫，併利用這種關繫來優化用戶-物品的建模。實驗結果錶明，改進後的推薦算法的精確度高于傳統的推薦算法，有效地解決瞭社會信息冗餘問題。
사회망락중포함대량적사회신식，여하종저사사회신식중발굴대용호유용적신식이성위학자화전가적연구열점。본문제출일충기우사회정칙화적추천산법：파개진적구진분해기술응용도사회화추천중；이용사회망락중용호간적붕우관계래우화대용호적건모，학습경호적용호특정공간모형；이용사회망락중적표첨신식건립용호화물품적관계，병이용저충관계래우화용호-물품적건모。실험결과표명，개진후적추천산법적정학도고우전통적추천산법，유효지해결료사회신식용여문제。
Social network includes vast amount of social information , how to find information users are interested in has become research focus of many scholars and experts .Based on this idea , this paper proposes a social regularization-based recommendation algorithm:apply the matrix factorization technology into the social recommendation , make use of friendship between users to get better user ’ s feature space , consider the tag information in social network , and use this information to learn better user and item feature space .The analysis of experiments shows that the accuracy of the improved algorithm is better than the traditional recom -mendation algorithm and it solves the problem of redundant social information effectively .
