一种检测兴趣漂移的元路径推荐模型

摘要：

推荐系统向用户推荐个性化的产品或服务.传统的推荐系统研究中,用户兴趣被认为是稳定不变的,而事实上,因为各种因素的影响,用户兴趣会发生改变,称为用户兴趣漂移.如何跟踪用户兴趣漂移,是提高推荐系统准确率的关键,也是近年来推荐系统的研究热点.本文设计一种兴趣漂移检测方法,从项目的内容信息和协同信息两个角度构建用户的兴趣特征向量,检测用户兴趣漂移;然后依据兴趣漂移构建加权的用户-项目异构图;最后引入元路径来描述用户-项目异构图中不同类型节点间的关联关系,寻找与用户有较大关联度的项目推荐给用户.本文在MovieLens数据集上对该模型进行了验证,较BPIR算法,推荐准确度提高了3.02％.

关键词：兴趣漂移、异构网络、元路径、个性化推荐

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省高等学校重点科研项目16A520027

在线出版日期：2019-06-26（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：612-617