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计算机工程

• 人工智能及识别技术 • 上一篇    下一篇

融合用户属性的隐语义模型推荐算法

巫可 1,战荫伟 1,李鹰 2   

  1. (1.广东工业大学 计算机学院,广州 510006; 2.广东省数字广东研究院,广州 510000)
  • 收稿日期:2015-12-21 出版日期:2016-12-15 发布日期:2016-12-15
  • 作者简介:巫可(1991—),女,硕士研究生,主研方向为数据挖掘、机器学习;战荫伟,教授、博士;李鹰,教授级高级工程师、博士。
  • 基金资助:
    广东省科技厅研发与产业化项目(2013B090500038,2014B040401012)。

Recommendation Algorithm of Latent Factor Model Fused with User Attribute

WU Ke  1,ZHAN Yinwei  1,LI Ying  2   

  1. (1.School of Computer Science and Technology,Guangdong University of Technology,Guangzhou 510006,China; 2.Institute of Digital Guangdong,Guangzhou 510000,China)
  • Received:2015-12-21 Online:2016-12-15 Published:2016-12-15

摘要: 针对隐语义模型推荐算法中的数据稀疏和冷启动问题,提出一种融入用户属性信息的推荐算法。将二值化用户属性加入隐语义模型,利用分类模型衡量其他用户属性的重要程度,根据目标用户具有的属性找出与之相似的用户,并结合目标用户的评分信息得到最终推荐结果。在Movielens数据集上进行测试,结果表明,与协同过滤算法和隐语义算法相比,该算法可有效提高推荐准确率,即使在评分数据极度稀疏的情况下也能取得较好的推荐结果。

关键词: 推荐系统, 隐语义模型, 用户属性, 稀疏数据, 逻辑回归

Abstract: To solve the problems of data sparsity and cold start on latent factor model recommendation algorithm,a recommendation algorithm fused with user attribute information is presented.After adding binary user attributes to the latent factor model,it finds similar users according to the attributes of the target user and importance degrees of other user attributes measured by classification model.Combining with the target user’s rating information,the recommendation result is obtained.The proposed method is tested by the Movielens data set,and the result shows that it outperforms collaborative filtering algorithm and latent factor model algorithm on accuracy of recommendation results even when data is extremely sparse.

Key words: recommendation system, latent factor model, user attribute, sparse data, logistic regression

中图分类号: