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融合评分上下文和物品相似度的推荐算法

Recommendation algorithm with rating context and item similarity
卢泽伦1
古万荣1,2
毛宜军1
陈梓明1
1. 华南农业大学 数学与信息学院, 广州 510642
2. 广州市智慧农业重点实验室, 广州 510642

摘要

推荐系统中用户的评分往往会受到评分上下文的影响,即用户先前对一些物品的评分会影响其对当前物品评分的客观性。稀疏线性方法在计算物品相似度时将受到上下文影响的用户评分与其他评分同等看待,然而该部分评分并不能客观地反映出物品之间的相似度。针对以上问题,在稀疏线性方法的基础上提出了融合评分上下文和物品相似度的推荐算法,算法分为三个阶段:第一个阶段使用加权评分计算物品最近邻进行特征选择;第二个阶段利用评分误差权重减少算法模型对受到上下文影响的评分的拟合,训练得出物品相似度矩阵;第三个阶段根据用户评分和物品相似度进行评分预测以完成物品推荐。在MovieLens的四个数据集上进行实验,采用平均准确率(MAP)、平均倒数排名(MRR)和归一化折损累计增益(NDCG)指标来评估算法效果。实验结果表明,融合评分上下文将进一步提高物品相似度的准确性,从而提高推荐的性能。

基金项目

中山大学广东省计算科学重点实验室开放基金资助项目(2021010)
广东省自然科学基金面上项目(2022A1515011489)
国家社科基金后期资助项目(19FTJB001)
广东省哲学社会科学规划项目(GD19CGL34)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.02.0057
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3040-3046
文章编号: 1001-3695(2023)10-024-3040-07

发布历史

[2023-04-28] 优先出版
[2023-10-05] 印刷出版

引用本文

卢泽伦, 古万荣, 毛宜军, 等. 融合评分上下文和物品相似度的推荐算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (10): 3040-3046. (Lu Zelun, Gu Wanrong, Mao Yijun, et al. Recommendation algorithm with rating context and item similarity [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (10): 3040-3046. )

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

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者,读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员,各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅,所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。


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