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基于二分图的个性化图像标签推荐算法 被引量：2
1
作者 赵天龙 刘峥 +1 位作者 韩慧健 张彩明 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1193-1205,共13页
传统的图像标签推荐方法通过对图像视觉内容的分析计算标签与图像的相关度,完成标签推荐任务.而社会网络图像具有丰富的元数据,例如图像所属群组、地理位置等,充分利用这些元数据对于提高标签推荐的准确性具有积极意义.提出一种基于二... 传统的图像标签推荐方法通过对图像视觉内容的分析计算标签与图像的相关度,完成标签推荐任务.而社会网络图像具有丰富的元数据,例如图像所属群组、地理位置等,充分利用这些元数据对于提高标签推荐的准确性具有积极意义.提出一种基于二分图的个性化图像标签推荐算法,通过充分挖掘图像、群组、地理位置与标签的关系,针对用户提供的少量标签进行个性化图像标签推荐.该算法建立了图像-标签、群组-标签、地理位置-标签等三个二分图模型,考虑到每个标签的重要性不同,引入TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frenquency)技术对标签进行加权处理.利用二分图将初始标签分值进行信息扩散,计算出最终标签分值向量,并将该向量中分值较高的标签作为推荐结果.实验结果表明,融合了图像与群组、地理位置等元数据的个性化图像标签推荐结果的NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)值优于仅单方面考虑图像、群组以及地理位置的标签推荐结果. 展开更多
关键词 图像元数据 标签偏好 二分图 个性化标签推荐 标签排序
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融合标签和长短期兴趣的矩阵分解推荐算法 被引量：3
2
作者 姬璐 于万钧 陈颖 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第3期777-783,共7页
为提高用户兴趣挖掘的准确性,实现更加精准的用户个性化推荐,提出一种融合标签和长短期兴趣的矩阵分解推荐算法。利用用户使用各标签的次数和生命周期挖掘用户的长短期兴趣,计算用户标签偏好值;利用用户标签偏好值比较用户间的兴趣,获... 为提高用户兴趣挖掘的准确性,实现更加精准的用户个性化推荐,提出一种融合标签和长短期兴趣的矩阵分解推荐算法。利用用户使用各标签的次数和生命周期挖掘用户的长短期兴趣,计算用户标签偏好值;利用用户标签偏好值比较用户间的兴趣,获得更加精准的用户间兴趣相似度;将用户间兴趣相似度引入矩阵分解模型,预测项目评分并进行推荐。实验结果表明,该算法挖掘出的用户兴趣比其它推荐算法准确。 展开更多
关键词 用户个性化推荐 协同过滤推荐算法 矩阵分解 标签信息 长短期兴趣 用户标签偏好值 兴趣相似度
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P2P环境下基于社会化标签的个性化推荐模型研究 被引量：3
3
作者 赵艳 王亚民 《现代图书情报技术》 CSSCI 北大核心 2014年第5期50-57,共8页
【目的】利用用户使用标签的频率和时间因素计算用户的标签偏好向量,讨论用户兴趣的动态变化性对个性化推荐准确性的影响。【方法】构建P2P环境下基于社会化标签的个性化推荐模型,详细说明用户偏好的计算过程及推荐流程,并以西安某高校... 【目的】利用用户使用标签的频率和时间因素计算用户的标签偏好向量,讨论用户兴趣的动态变化性对个性化推荐准确性的影响。【方法】构建P2P环境下基于社会化标签的个性化推荐模型,详细说明用户偏好的计算过程及推荐流程,并以西安某高校的P2P电影分享系统为对象进行实验验证。【结果】在随机选择的10名目标用户中,对其中8名用户的推荐命中率均高于传统基于用户评分的协同过滤推荐,说明综合用户标签使用频率和时间因素的推荐效果的优越性。【局限】由于本文主要研究用户兴趣的动态性对个性化推荐的影响,因此只在实验时人工删除无意义标签、合并相似标签,并没有引入有效的控制标签模糊性机制。【结论】在个性化推荐中,考虑用户兴趣的动态变化性,有助于提高推荐结果的准确性。 展开更多
关键词 社会化标签 个性化推荐 标签偏好向量 P2P
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