基于模块度和标签传递的推荐算法

盛俊; 李斌; 陈崚

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基于模块度和标签传递的推荐算法

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摘要

针对基于网络信息的商品推荐的问题,提出了在二部网络上基于社区挖掘和标签传递的推荐算法.首先,用带权的二部图来表达用户-项目的评分矩阵,利用标签传递技术对二部网络进行社区挖掘;然后,基于二部网络中的社区结构信息,充分利用用户所在的社区之间的相似性以及项目之间、用户之间的相似性来挖掘用户可能感兴趣的项目;最后,向用户进行项目的推荐.在实际网络上的实验结果表明,与基于双向关联规则项目评分预测的推荐算法(BAR-CF)、基于项目评分预测的推荐算法(IR-CF)、基于网络链接预测的用户偏好预测方法(PLP)和改进的基于用户的协同过滤的方法(MU-CF)相比,该算法的平均绝对差(MAE)低0.1～0.3,准确率高0.2.因此,所提算法可以取得比其他类似方法更高质量的推荐结果.

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来源
《计算机应用》 |2020年第9期|2606-2612|共7页
作者
盛俊; 李斌; 陈崚;
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作者单位

扬州大学信息工程学院江苏扬州225000;

扬州市职业大学信息工程学院江苏扬州225000;

扬州大学信息工程学院江苏扬州225000;

扬州大学信息工程学院江苏扬州225000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP393.02;
关键词
社交网络; 推荐; 二部图; 社区挖掘; 模块度标签传递;

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