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作者
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| 1 | 基于张量分解的排序学习在个性化标签推荐中的研究显示文摘标签的使用给系统提供了一个划分并管理用户和物品的途径,而个性化的标签推荐则不仅方便用户输入标签,而且有助于提高系统标签的质量。进而,系统可以获得更多关于用户和物品的信息,提升后续推荐的精度,改善用户体验,因此在淘宝、滴滴等类似的业务场景中具有重要的作用。然而,现有的大多数标签推荐都没有关注推荐列表中的排序问题,列表中过于靠后的标签极易丧失让用户使用的机会,造成用户和物品信息的缺失,阻碍后续的精准推荐。针对上述问题,提出了一种基于张量Tucker分解和列表级排序学习的个性化标签推荐算法,采用优化MAP的方式进行训练,并在Last.fm数据集上进行了仿真实验,不仅验证了算法的有效性,而且充分探讨了学习率、核张量维度等参数对算法的影响。实验结果表明,该算法能较好地优化推荐列表的排序问题,且随列表长度的增加,其性能呈线性下降,算法的实现有利于更好地根据用户喜好来推荐服务。 | 杨洋 邸一得 刘俊晖 易超 周维 | 2020 | 计算机科学2020，47，S02： | 8 |
| 2 | 基于混合过滤的网络关联数据个性化推荐系统设计显示文摘为解决关联数据对象间的占比混乱问题,设计基于混合过滤的网络关联数据个性化推荐系统。按照J2EE网络中的节点架构需求,连接MVC关联主机与Portlet模块,完成系统的硬件应用环境搭建。在此基础上,设置独立的个性化数据库,按照网络数据的预处理原则,建立完整的混合型过滤链路,避免数据信息间的混乱占比,实现系统的软件执行环境搭建,再结合相关硬件设备结构,完成基于混合过滤的网络关联数据个性化推荐系统设计。实验结果表明,应用个性化推荐系统后,关联数据对象间的混乱占比率降低至40%,而按需占比率却提升至56%,有效解决了网络传输环境中的“信息孤岛”问题。 | 王馨乐 汪红 | 2021 | 电子设计工程2021，29，1： | 3 |
| 3 | 一种基于标签的电影组推荐方法显示文摘现有的电影推荐系统大多是分析用户评分矩阵,没有考虑电影中的标签信息对推荐结果的影响,造成标签信息利用率较低.针对该问题提出一种基于标签的电影组推荐方法.通过改进的TF-IDF方法得到用户–标签矩阵以及结合时间因素得到归一化的用户评分矩阵,分别计算用户相似度并融合,通过融合相似度进行群组划分.在此基础上计算组成员中电影标签的好评率,根据好评率设置张量初始总权重.根据近似张量值进行群组偏好融合,得到组推荐列表.在MovieLens数据集上进行实验对比,结果表明本方法在准确率上有明显提高,召回率与F值有较大提高. | 熊聪聪 林颖 史艳翠 冯阔 | 2020 | 天津科技大学学报2020，35，5： | 0 |
| 4 | 基于超网络的社会化标签相似性研究显示文摘社会化标签的相似性评估是基于标签的链路预测和个性化推荐的基础。针对以向量空间矩阵和基于图或网络的标签共现关系来度量标签之间相似性的现有方法存在的割裂社会化标签系统“用户-资源-标签”三元内在关系及语义联系丢失问题,本文引入能系统刻画“用户-资源-标签”三元内在关系的超网络模型,提出基于超网络的社会化标签相似性评估方法。该方法从用户的社会化标注行为入手,将标签表示为节点,把用户对资源标注表示为超边,构建社会化标签超网络。在此基础上,建立基于超网络的社会化标签相似性度量的两个基本原则:共有超边原则和超边包含节点数原则,并据此构建基于超网络的系列社会化标签相似性度量指标。选取代表性社会化标签应用数据集,利用链路预测的AUC和Precision评价方法对构建的相似性指标进行实验评估,实验结果表明,基于单纯共超边原则以及综合共超边与超边包含节点数原则构建的标签相似性指标优于基于标签共现网络构建的标签相似性度量指标,特别是在Precision评价方面提升明显。 | 潘旭伟 曾雪梅 李涛 | 2023 | 运筹与管理2023，32，9： | 0 |
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