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基于隐式偏好的多目标推荐算法研究
1
作者 陈宏 王丽萍 +2 位作者 翁杭立 祝俊毅 郭海东 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第4期830-837,共8页
推荐的准确性(accuracy)和多样性(diversity)是推荐算法研究的二个重要指标,能够最大程度地满足用户的喜好.然而,基于准确性的推荐将导致推荐结果过于聚焦集中在某类特征上,使得多样性降低,导致用户选择的广度不足而整体效果不佳.针对... 推荐的准确性(accuracy)和多样性(diversity)是推荐算法研究的二个重要指标,能够最大程度地满足用户的喜好.然而,基于准确性的推荐将导致推荐结果过于聚焦集中在某类特征上,使得多样性降低,导致用户选择的广度不足而整体效果不佳.针对推荐算法的两个指标之间的平衡以满足用户的需求,本文采用最大预测评分和最大内部相似度差异的两目标模型,选取极值点和膝点为隐式偏好,利用隐式偏好改进推荐方案搜索优化策略,提出了一种基于隐式偏好的多目标推荐算法.该算法利用切比雪夫距离在迭代过程中对偏好点动态标定,以引导个体收敛于隐式偏好区域,得到具有不同偏好的推荐方案.在Movielens和Netflix数据集上实验结果表明,与Item-based协同过滤推荐算法相比,该算法的推荐结果在确保准确率性能情况下多样性平均提升了38%和33.4%,新颖度平均提升了58.6%和125.4%,降低了多目标推荐算法的复杂度,有效解决了实际应用问题. 展开更多
关键词 推荐算法 准确性 多样性 多目标优化 隐式偏好 切比雪夫距离
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嵌入隐式相似群的深度协同过滤算法 被引量：2
2
作者 李振宇 李树青 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第11期124-134,共11页
【目的】构建能捕获局部关联和表达用户显隐式偏好的深度协同过滤模型。【方法】在显式推荐任务中嵌入利用隐式反馈查找的相似群,通过多层感知机分别同时对用户-项目、用户-相似项目群、项目-相似用户群进行建模。【结果】在MovieLens... 【目的】构建能捕获局部关联和表达用户显隐式偏好的深度协同过滤模型。【方法】在显式推荐任务中嵌入利用隐式反馈查找的相似群,通过多层感知机分别同时对用户-项目、用户-相似项目群、项目-相似用户群进行建模。【结果】在MovieLens两个数据集上的实验表明,该模型较各类协同过滤推荐算法的MAE和RMSE降低幅度分别最高达10.94%和11.79%。【局限】使模型达到最佳性能的近邻数在不同数据集存在差异,最佳近邻数的确认问题有待探索。【结论】该模型通过嵌入隐式相似群能有效弥补局限,使推荐结果更准确。 展开更多
关键词 局部关联 显隐式偏好 深度协同过滤
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基于用户隐式数据的个性化酒店推荐算法 被引量：3
3
作者 史达 于淼川 李梦琪 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1-10,共10页
在基于物品协同过滤的基础上,对隐式反馈数据进行挖掘建模,设计了隐式反馈偏好评分规则,并据此赋予了计算酒店相似度公式的新定义。考虑到用户的基本特征也会对用户个性化需求产生影响以及单一算法的局限性,进一步引入了XGBoost模型,利... 在基于物品协同过滤的基础上,对隐式反馈数据进行挖掘建模,设计了隐式反馈偏好评分规则,并据此赋予了计算酒店相似度公式的新定义。考虑到用户的基本特征也会对用户个性化需求产生影响以及单一算法的局限性,进一步引入了XGBoost模型,利用XGBoost训练对改进后的推荐结果进行过滤,得到较好的个性化酒店推荐系统。文中采用真实的脱敏数据,证明利用层叠模型构建个性化酒店推荐系统的推荐效果更加精准,对于酒店在线平台的个性化服务具有较强的参考价值。 展开更多
关键词 个性化酒店推荐 协同过滤 隐式反馈偏好设计 XGBoost模型 层叠模型
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