计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2015年
5期
225-229
,共5页
王龙%王嘉伦%程转丽%李然%张引
王龍%王嘉倫%程轉麗%李然%張引
왕룡%왕가륜%정전려%리연%장인
药品个性化%协同推荐%K-means聚类%张量分解
藥品箇性化%協同推薦%K-means聚類%張量分解
약품개성화%협동추천%K-means취류%장량분해
Personalized medicine%Collaborative filtering%K-means clustering%Tensor decomposition
在当前网购越来越流行的趋势下,网上买药也给很多病人带来了极大的便利.但是普通人在网上购买药品时普遍存在盲目购药、无法获得买药指导的问题,针对这一问题,提出首先根据药品的功能描述信息进行聚类,设计了基于用户相似度的协同过滤药品推荐算法;然后针对该算法的冷启动以及数据稀疏性等问题提出了基于张量分解的个性化药品推荐算法来对获取到的药品功能描述信息进行特征分析,构建标签特征向量,利用特征向量与用户对药品的评分值构建三阶张量,再利用张量分解方法对该三阶张量进行分解;最后得到推荐评估值,再利用该推荐评估值进行Top-N药品推荐.通过对真实的药品销售网站数据进行抓取并分析,构建了张量模型,并进行数据建模,与协同过滤的推荐结果相比,其得到了较好的推荐效果.
在噹前網購越來越流行的趨勢下,網上買藥也給很多病人帶來瞭極大的便利.但是普通人在網上購買藥品時普遍存在盲目購藥、無法穫得買藥指導的問題,針對這一問題,提齣首先根據藥品的功能描述信息進行聚類,設計瞭基于用戶相似度的協同過濾藥品推薦算法;然後針對該算法的冷啟動以及數據稀疏性等問題提齣瞭基于張量分解的箇性化藥品推薦算法來對穫取到的藥品功能描述信息進行特徵分析,構建標籤特徵嚮量,利用特徵嚮量與用戶對藥品的評分值構建三階張量,再利用張量分解方法對該三階張量進行分解;最後得到推薦評估值,再利用該推薦評估值進行Top-N藥品推薦.通過對真實的藥品銷售網站數據進行抓取併分析,構建瞭張量模型,併進行數據建模,與協同過濾的推薦結果相比,其得到瞭較好的推薦效果.
재당전망구월래월류행적추세하,망상매약야급흔다병인대래료겁대적편리.단시보통인재망상구매약품시보편존재맹목구약、무법획득매약지도적문제,침대저일문제,제출수선근거약품적공능묘술신식진행취류,설계료기우용호상사도적협동과려약품추천산법;연후침대해산법적랭계동이급수거희소성등문제제출료기우장량분해적개성화약품추천산법래대획취도적약품공능묘술신식진행특정분석,구건표첨특정향량,이용특정향량여용호대약품적평분치구건삼계장량,재이용장량분해방법대해삼계장량진행분해;최후득도추천평고치,재이용해추천평고치진행Top-N약품추천.통과대진실적약품소수망참수거진행조취병분석,구건료장량모형,병진행수거건모,여협동과려적추천결과상비,기득도료교호적추천효과.
