融合奇异性和扩散过程的协同过滤模型
作为解决信息过载问题的有效方式,推荐系统能够根据用户偏好对海量信息进行过滤,为用户提供个性化的推荐。但在推荐过程中,性能表现优异的协同过滤模型并没有充分利用上下文信息,这在一定程度上使系统面临性能瓶颈。为了进一步提高系统性能,从评分上下文信息着手,通过对项目评分进行分类统计获得评分奇异性,同时借鉴多渠道扩散相似性模型将推荐系统作为用户-项目二分网络的思想,提出了融合奇异性和扩散过程的协同过滤模型(collaborative filtering model fusing singularity and diffusion process,简称CFSDP)。为了表明模型的优越性,比较实验基于MovieLens,NetFlix和Jester这3个不同的数据集展开。实验结果表明,该模型不仅具有良好的扩展性,而且在合理的时间开销下,可以显著提高系统的预测和推荐质量。
推荐系统、协同过滤、相似性度量、奇异性、扩散过程
TP311(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61063042,61262088,61063026;新疆自治区自然科学基金2011211A011;新疆高校重大科研项目XJEDU2012I10;新疆大学博士创新项目XJUBSCX-2011007;新疆大学博士科研启动基金BS100128
2013-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共17页
1868-1884
