一種融合異構資訊網路和評分矩陣的推薦新演算法

2021-07-12 01:33:58 字數 690 閱讀 1389

《計算機研究與發展》2023年的文章

文章摘要:在當今的大資料時代,推薦系統是解決資訊超載的有效手段.傳統的協同過濾推薦系統僅僅使用使用者-專案評分矩陣,而異構資訊網路的出現為推薦系統更多地融合使用者與專案資訊提供了機遇。

1. 對推薦系統中的使用者屬性和專案屬性建立異構資訊網路

2. 首先使用基於元路徑的相似度計算方法分別計算使用者與專案的相似度矩陣;

3. 其次使用提出的3種將相似度矩陣與使用者-專案評分矩陣進行融合的方法;

4. 採用傳統的基於矩陣分解的推薦技術進行**及最後的結果合併.****

基於異構資訊網路中元路徑選擇學習多個使用者與專案相似度,並與使用者-專案評分矩陣融合實現更好的推薦。

資料集:movielens 100k

衡量指標:平均絕對誤差

**隨著社交網路的發展而出現的乙個較新的研究領域,也稱為異構社會網路。通過網路模式指定了物件集合上的型別約束和物件間的關係約束,這些約束使得異構資訊網路是半結構化的,從而指導人們更好地去探索網路語義。

異構資訊網路是一種特殊的資訊網路,包括多種形式的 物件型別,也包括多種型別的關係。

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