基于用户偏好优化模型的推荐算法研究
Research on recommendation algorithm based on user preference optimization model
长春理工大学 a. 计算机科学技术学院; b. 计算机与信息技术研究所, 长春 130022
摘要
传统的个性化推荐算法普遍存在数据稀疏性问题，影响了推荐的准确度。Slope One算法具有简单、高效等特点，但该算法只是根据用户—项目评分矩阵进行数据分析，对所有用户采用一致性的权重进行计算，忽视了用户对项目类型的喜好程度。针对上述问题进行了研究，提出LR-Slope One算法。首先根据用户—项目评分矩阵和项目类型信息构建用户对项目类型的偏好矩阵；然后利用线性回归模型计算用户对每个类型的权重，采用随机梯度下降算法优化权重；最后结合Slope One算法预测评分，填充评分矩阵，提高推荐的质量。实验结果表明，所提算法提高了推荐的精度，有效缓解了稀疏性问题。
基金项目
吉林省重大科技招标项目(20170203004GX)
吉林省产业技术研究与开发专项项目(2016C090)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0433
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3579-3582,3609
文章编号: 1001-3695(2019)12-012-3579-04
发布历史
[2019-12-05] 印刷出版
引用本文
邱宁佳, 何壮, 王鹏, 等. 基于用户偏好优化模型的推荐算法研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (12): 3579-3582,3609. (Qiu Ningjia, He Zhuang, Wang Peng, et al. Research on recommendation algorithm based on user preference optimization model [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (12): 3579-3582,3609. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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