作者：石磊; 丁鑫; 陶永才; 卫琳兴趣漂移异构网络元路径个性化推荐
摘要：推荐系统向用户推荐个性化的产品或服务.传统的推荐系统研究中,用户兴趣被认为是稳定不变的,而事实上,因为各种因素的影响,用户兴趣会发生改变,称为用户兴趣漂移.如何跟踪用户兴趣漂移,是提高推荐系统准确率的关键,也是近年来推荐系统的研究热点.本文设计一种兴趣漂移检测方法,从项目的内容信息和协同信息两个角度构建用户的兴趣特征向量,检测用户兴趣漂移;然后依据兴趣漂移构建加权的用户-项目异构图;最后引入元路径来描述用户-项目异构图中不同类型节点间的关联关系,寻找与用户有较大关联度的项目推荐给用户.本文在MovieLens数据集上对该模型进行了验证,较BPIR算法,推荐准确度提高了3. 02%.
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