中文信息学报
中文信息學報
중문신식학보
JOURNAL OF CHINESE INFORMAITON PROCESSING
2014年
1期
33-40
,共8页
协同过滤%面向排序%加权Kendall Tau%舒尔茨方法
協同過濾%麵嚮排序%加權Kendall Tau%舒爾茨方法
협동과려%면향배서%가권Kendall Tau%서이자방법
collaborative filtering%ranking-oriented%weighted Kendall Tau%Schulze method
已知的面向排序的协同过滤算法主要有两个缺点:计算用户相似度时只考虑用户对同一产品对的偏好是否一致,而忽略了用户对产品对的偏好程度以及该偏好在用户间的流行度;进行偏好融合和排序时需要中间步骤来构建价值函数然后才能利用贪婪算法产生推荐列表.为解决上述问题:我们利用类TF-IDF加权策略对用户的偏好程度及偏好流行度进行综合考量,使用加权的Kendall Tau相关系数计算用户间的相似度;进行偏好融合与排序时则使用基于投票的舒尔茨方法直接产生推荐列表.在两个电影数据集上,本文提出的算法在评测指标NDCG上的效果要明显优于其他流行的协同过滤算法.
已知的麵嚮排序的協同過濾算法主要有兩箇缺點:計算用戶相似度時隻攷慮用戶對同一產品對的偏好是否一緻,而忽略瞭用戶對產品對的偏好程度以及該偏好在用戶間的流行度;進行偏好融閤和排序時需要中間步驟來構建價值函數然後纔能利用貪婪算法產生推薦列錶.為解決上述問題:我們利用類TF-IDF加權策略對用戶的偏好程度及偏好流行度進行綜閤攷量,使用加權的Kendall Tau相關繫數計算用戶間的相似度;進行偏好融閤與排序時則使用基于投票的舒爾茨方法直接產生推薦列錶.在兩箇電影數據集上,本文提齣的算法在評測指標NDCG上的效果要明顯優于其他流行的協同過濾算法.
이지적면향배서적협동과려산법주요유량개결점:계산용호상사도시지고필용호대동일산품대적편호시부일치,이홀략료용호대산품대적편호정도이급해편호재용호간적류행도;진행편호융합화배서시수요중간보취래구건개치함수연후재능이용탐람산법산생추천렬표.위해결상술문제:아문이용류TF-IDF가권책략대용호적편호정도급편호류행도진행종합고량,사용가권적Kendall Tau상관계수계산용호간적상사도;진행편호융합여배서시칙사용기우투표적서이자방법직접산생추천렬표.재량개전영수거집상,본문제출적산법재평측지표NDCG상적효과요명현우우기타류행적협동과려산법.
