基于条件型游走的四部图推荐方法

作     者：张怡文 张臣坤 杨安桔 计成睿 岳丽华 Zhang Yiwen;Zhang Chenkun;Yang Anju;Ji Chengrui;Yue Lihua

作者机构：安徽新华学院信息工程学院合肥230088 中国科学技术大学计算机学院合肥230026 

出 版 物：《数据分析与知识发现》 (Data Analysis and Knowledge Discovery)

年 卷 期：2019年第3卷第4期

页      面：117-125页

核心收录：

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 120502[管理学-情报学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(项目编号:gxyqZD2018087) 安徽省质量工程项目"精品资源共享课程"(项目编号:2015gxk081) 安徽新华学院校级团队项目"基于用户兴趣的二部图随机游走推荐方法研究"(项目编号:2016td020)的研究成果之一 

主　　题：推荐系统 四部图 条件游走 个性化推荐 

摘      要：【目的】通过挖掘用户与项目、用户与类别的关系特征,提取用户偏好,优化个性化推荐效果。【方法】提取用户对项目的评分和项目的度属性,挖掘用户偏好,提出用户–项目二部图上的游走条件;通过用户–项目–类别三部图映射到用户–类别二部图,构建类别–用户–项目–类别四部图;建立通过项目和类别共同挖掘用户偏好的个性化推荐方法。【结果】利用MovieLens电影评分数据,分别对基于二部图、加权二部图、三部图的方法与本文方法进行对比实验,结果表明,本文方法在准确率、MAE、召回率、覆盖率方面分别有所优化。【局限】MovieLens数据集缺少用户对电影评论性的文字数据集,不能通过语义分析用户偏好。【结论】本文对用户评分和项目度属性进行用户偏好分析,通过条件型游走四部图推荐方法,优化推荐效果。