基于多元关系的张量分解标签推荐方法
Method for tag recommendation of tensor decomposition based on multiple relationships
华东交通大学 信息工程学院, 南昌 330013
摘要
标签推荐的现有方法忽视了多种属性特征之间的联系,无法保证大数据环境下推荐系统的准确率。针对该问题,提出了一种基于用户聚类和张量分解的新标签推荐方法,以进一步提高标签推荐的质量。该方法首先对一些对产品具有重要影响的用户进行聚类,然后根据用户、产品、标签和产品评分之间的多元关系综合计算总权重。最后,根据聚类之后的用户群体以及多元关系的总权值构建张量并进行张量因式分解。实验与传统张量分解方法相对比,结果表明提出的方法在准确率上具有一定的提高,验证了算法的有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61562027)
江西省教育厅科学技术研究资助项目(GJJ170379)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0215
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2907-2910
文章编号: 1001-3695(2019)10-005-2907-04
发布历史
[2019-10-05] 印刷出版
引用本文
曾辉, 胡强, 淦修修. 基于多元关系的张量分解标签推荐方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (10): 2907-2910. (Zeng Hui, Hu Qiang, Gan Xiuxiu. Method for tag recommendation of tensor decomposition based on multiple relationships [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (10): 2907-2910. )
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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