嵌入项目疲劳和多样偏好的聚合推荐算法
Aggregation recommendation algorithm for embedding item fatigue and diversity preference
南京工业大学 计算机科学与技术学院, 南京 211816
摘要
为了解决推荐列表偏向于热门项目,多样性差的问题,提出了ARIFDP算法(aggregation recommendation algorithm for embedding item fatigue and diversity preference)。首先通过对用户历史反馈数据分析用户的多样性偏好,得出用户的多样倾向度,进而构造了与评价次数负相关的项目疲劳函数,最终将矩阵分解与项目疲劳函数相聚合,并加入多样倾向度调节项目疲劳函数所占权重,增加了冷门项目被推荐的概率。实验结果表明,ARIFDP算法能在保证准确率的前提下有效提高推荐结果的多样性。
基金项目
江苏省重点研发计划(社会发展)资助项目(BE2015697)
国家自然科学基金资助项目(61203072)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0279
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3220-3223,3257
文章编号: 1001-3695(2019)11-003-3220-04
发布历史
[2019-11-05] 印刷出版
引用本文
阙正昊, 邓明通, 刘学军, 等. 嵌入项目疲劳和多样偏好的聚合推荐算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (11): 3220-3223,3257. (Que Zhenghao, Deng Mingtong, Liu Xuejun, et al. Aggregation recommendation algorithm for embedding item fatigue and diversity preference [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (11): 3220-3223,3257. )
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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