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《基于领域知识的个性化推荐算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第31卷第21期计算机工程2005年11月Vol.3121ComputerEngineeringNovember2005博士论文文章编号10003428(2005)21000703文献标识码A中图分类号TP39基于领域知识的个性化推荐算法研究张丙奇中国科学院计算技术研究所北京100080摘要提出了利用领域知识进行相似度计算的协同过滤算法使用户在评分的共同项目很少或为零的情况下也能找到最近邻进行协同推荐实验结果表明该算法解决了传统协同过滤算法中相似性度量方法过严的问题在过滤初期显著地提高了推荐质量关键词个
2、性化推荐系统协同过滤领域知识平均绝对误差ACollaborativeFilteringRecommendationAlgorithmBasedonDomainKnowledgeZHANGBingqi(InstituteofComputingTechnology,ChineseAcademyofSciences,Beijing100080)AbstractAnovelmethodwhichexploringhierarchicaldomainknowledgetocomputertheusersimila
3、rityisproposed.Thismethodcanfinduser’sneighborhoodandgetpredictionsbyneighbor’sratingeventheyhavenocommonratingitems.Theexperimentresultsshowthatitcanprovidebetterpredictionresultsthantraditionalcollaborativealgorithmsatsuchcondition.KeywordsPersonalizat
4、ion;Recommendationsystem;Collaborativefiltering;Domainknowledge;MAE随着WWW的快速发展和网上信息呈指数级的增长如生推荐列表即topN推荐何快速高效地获取和利用信息已成为人们关注的焦点个常用的协同过滤推荐算法主要包括基于用户的协同推[2]性化服务是服务提供商根据用户访问网站的历史中表现出的荐基于项目集的协同推荐基于模型的协同推荐等Breese行为和兴趣动态调节站点的结构和内容自动适应用户的等对各种协同推荐算法及其性能进行了深入的分析和对比
5、浏览和向用户推荐可能感兴趣的内容的过程个性化服务可在协同推荐系统中输入的数据是用户评分矩阵见表使用户快速准确地得到所需要的信息1可用一个MN矩阵RMN来表示其中M行代协同过滤又叫社会信息过滤是个性化系统中应用最表M个用户N列代表N个项目元素Ri,j表示用户i对项广泛和最成功的推荐技术其本质上是将wordofmouth目j的评分根据项的类型和系统的实现方式有不同的用口头推荐的过程自动化关键思想是认为对一些项目具有相户评分方法比如用1表示用户对某项目感兴趣0表示不[1]同兴趣的用户对另一项目也具有相同的兴趣
6、在协同过滤感兴趣也可用12345等离散值表示对该商品的偏中用户最近邻的查找是否正确直接影响系统的推荐质量爱度用离散值表示用户的偏爱度时一般采用奇数个等级协同过滤适用于不同种类的对象Web页面文本视表1用户评分矩阵Item1…Itemj…ItemN频书籍CD等的推荐Tapestry是最早利用协同过滤技User1R1,1…R1,j…R1,N术的推荐系统在此系统中当前用户需要明确声明自己的….……………观点来形成用户群GroupLens是基于用户评分的自动化协UseriRi,1…Ri,j…Ri,N….…………
7、…同过滤系统它主要用于电影和新闻的推荐其它的典型系UserMRM,1…RM,j..RM,N统包括RingoFabAmazon.comeBay等基于协同过滤技术的推荐过程分为两个阶段最近邻的然而协同过滤系统刚建立时由于参与的用户和用户发现推荐集合的产生评分项目很少导致用户评分项的交集很小传统协同过滤中(1)最近邻的发现的相似性计算方式在这种情况下很难找到最近邻进行推荐协同过滤算法的核心是根据用户评分矩阵发现当前用户这被称为系统的冷启动现象针对这种情况本文提出的最近邻即对当前用户u要产生一个依照用户相似度了
8、利用领域知识进行相似度计算的协同推荐算法通过领域大小进行排列的邻居的集合N{N1,N2,,Nk},u不属于N知识计算用户评分项的相似性数据实验结果说明本方法Sim(u,Ni)>Sim(u,Ni+1)i1k1在用户评分项目较少的情况下推荐效果优于传统的协同过传统的相似度计算方式有多种主要包括如下几种余滤方法显著提高了推荐质量弦Cosine相似度计算方法和Pearson相似度计算方法1传统的协同过滤算法基金项目国家863计划基金资助项目2002
