基于标签聚类与项目主题的协同过滤推荐算法

摘要：

传统基于项目的协同过滤算法在计算项目相似度时仅依靠评分数据,未考虑项目的自身特征.社会化标注的出现使得标签能在一定程度上反映项目特征,但标签具有语义模糊的特点,因此直接将标签纳入协同过滤算法存在一定问题.为解决上述问题,提出一种改进的基于项目的协同过滤推荐算法.该算法对标签进行聚类并生成主题标签簇,根据项目标注情况计算项目与主题间的相关度并生成项目-主题相关度矩阵,同时将其与项目-评分矩阵相结合来计算项目间的相似度,采用协同过滤完成对目标项目的评分预测,以实现个性化推荐.在Movielens数据集上的实验结果表明,该算法能够解决标签的语义模糊问题并提升推荐质量.

关键词：社会化标注、标签聚类、项目主题、协同过滤、个性化推荐

所属期刊栏目：45

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：247-251