一种基于标签的Top-N个性化推荐算法

摘要：

随着Web2.0的发展,UGC标签系统受到越来越多的关注,标签既能反映用户的兴趣又能描述物品的本身特征.现有的标签推荐算法没有考虑用户的连续行为所产生的影响,而传统的基于马尔可夫链(Markov Chain)的推荐算法虽然侧重于研究用户的连续行为来产生推荐,但它是直接作用于用户与物品的二维关系,并不适用于基于UGC的标签推荐.因此,通过结合马尔可夫链和协同过滤的思想,提出了一种基于标签的个性化推荐算法.该算法将?用户-标签-物品?的三维关系拆分为?用户-标签?和?标签-物品?两个二维关系.首先通过马尔可夫链模型计算用户对标签的兴趣度,再通过推荐标签集来匹配与其相对应的物品.为了提高推荐的精准率,该算法利用标签之间的影响,并基于匹配物品中所含标签间存在的关联关系对物品进行满意度建模,该模型是一种概率模型.在计算用户-标签和用户-物品之间的兴趣度和满意度时使用了协同过滤的思想来补全稀疏值.在公开的数据集中,与现有算法相比,该算法在精准率、召回率上均有明显提高.

关键词：推荐系统、标签、马尔可夫链(MC)、满意度模型、协同过滤(CF)

所属期刊栏目：46

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61602323;辽宁省博士启动基金项目201601209;住建部科学技术项目2017-K8-038

在线出版日期：2019-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：224-229