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题名基于邻居选取策略的人群定向算法
被引量：3
- 1
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作者
周孟
朱福喜
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机构
武汉大学计算机学院
汉口学院计算机科学与技术学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2017年第7期1465-1476,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(61272277)~~
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文摘
人群定向是广告推荐系统中的一种重要技术,它是通过分析种子人群的行为数据,找出潜在的目标人群,而现有人群定向算法大多依赖于传统的协同过滤推荐算法.由于传统的协同过滤算法具有推荐精度低和抗攻击能力较弱的问题,为了解决这些问题,提出了一种基于邻居选取策略的人群定向算法.1)通过用户行为相似,动态选择出与种子人群具有相似行为的用户;2)以用户特征和用户行为作为邻居选取的依据,通过用户相似度从行为相似人群中选择出每个种子用户的邻居,并将所有的相似邻居作为候选人群;3)通过基于邻居选取策略的人群定向算法,从候选人群中择出潜在的目标用户,以完成人群定向.实验结果表明:与现有方法相比,该方法不仅提高了人群定向的精度,而且也增强了系统的抗攻击能力.
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关键词
种子人群
行为相似人群
邻居选取策略
用户相似度
人群定向
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Keywords
seed audiences
behavior similar audiences
neighbor choosing strategy
user similarity
audience targeting
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于双重邻居选取策略的协同过滤推荐算法
被引量：60
- 2
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作者
贾冬艳
张付志
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2013年第5期1076-1084,共9页
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基金
国家"九七三"重点基础研究发展计划基金项目(2005CB321902)
河北省自然科学基金项目(F2011203219)
+1 种基金
教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20101333110013)
河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZH2012028)
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文摘
协同过滤是电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一,但是传统的协同过滤推荐算法存在推荐精度低和抗攻击能力差的缺陷.针对这些问题,提出了一种基于双重邻居选取策略的协同过滤推荐算法.首先基于用户相似度计算的结果,动态选取目标用户的兴趣相似用户集.然后提出了一种用户信任计算模型,根据用户的评分信息,计算得到目标用户对兴趣相似用户的信任度,并以此作为选取可信邻居用户的依据.最后,利用双重邻居选取策略,完成对目标用户的推荐.实验结果表明该算法不仅提高了系统推荐精度,而且具有较强的抗攻击能力.
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关键词
双重邻居选取策略
兴趣相似用户
信任计算模型
协同过滤
推荐系统
相似度
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Keywords
double neighbor choosing strategy
preference similar user
trust computing model
collaborative filtering
recommender system
similarity
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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