發(fā)布時(shí)間：2020-02-19 19:14

【摘要】：項(xiàng)目相關(guān)性度量是基于項(xiàng)目最近鄰的協(xié)同過(guò)濾算法的關(guān)鍵。已有的項(xiàng)目相關(guān)性度量方法在數(shù)據(jù)集稀疏或推薦低流行度產(chǎn)品時(shí)會(huì)面臨較大挑戰(zhàn),因此提出一種考慮用戶活躍度和項(xiàng)目流行度的基于項(xiàng)目最近鄰的協(xié)同過(guò)濾算法。該算法在度量?jī)蓚�(gè)項(xiàng)目的相關(guān)性時(shí),若有記錄只對(duì)兩個(gè)項(xiàng)目之一有評(píng)分,則利用該記錄所對(duì)應(yīng)的評(píng)分用戶的活躍度和被評(píng)價(jià)項(xiàng)目的流行度進(jìn)行相關(guān)性懲罰,從而提高數(shù)據(jù)稀疏環(huán)境下低流行度產(chǎn)品被推薦的概率。實(shí)驗(yàn)表明,所提算法在保證評(píng)分預(yù)測(cè)精度的情況下提升了推薦結(jié)果的多樣性和新穎性。
【圖文】：

分加權(quán)方法。本文所有實(shí)驗(yàn)代碼均用ＭａｔｌａｂＲ２０１３ａ編寫。實(shí)驗(yàn)在ＩｎｔｅｌＸｅｏｎ２．６７ＧＨｚＣＰＵ和８ＧＢ內(nèi)存的６４位ＷｉｎｄｏｗｓＳｅｒｖｅｒ２００８平臺(tái)上運(yùn)行。４．３評(píng)價(jià)指標(biāo)４．３．１參數(shù)敏感性實(shí)驗(yàn)為了驗(yàn)證所提方法的魯棒性，本文對(duì)影響ＵＡ－ＢＣＦ算法效果的參數(shù)α和β進(jìn)行敏感性分析。為了測(cè)試參數(shù)β對(duì)算法精度的影響，假設(shè)α為２，β的取值范圍為［０．０４，０．０８］。ＵＡ－ＢＣＦ算法的平均絕對(duì)誤差隨著鄰居規(guī)模的變化如圖１所示。圖１表明，當(dāng)取不同數(shù)值時(shí)，ＵＡ－ＢＣＦ的平均絕對(duì)誤差指標(biāo)比較穩(wěn)定（在區(qū)間［０．７６，０．７６５］之間）。當(dāng)β�。埃埃禃r(shí)，算法的平均絕對(duì)誤差最校這說(shuō)明，當(dāng)兩個(gè)項(xiàng)目的流行度差異較大時(shí)，不考慮僅對(duì)一個(gè)項(xiàng)目有評(píng)分記錄對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目流行度差異和用戶活躍度，有利于提高算法的評(píng)分預(yù)測(cè)精度。為了測(cè)試參數(shù)α對(duì)算法精度的影響，將β設(shè)置為０．０５，α的取值范圍設(shè)為［１，２．２５］，算法的平均絕對(duì)誤差隨著鄰居規(guī)模的變化如圖２所示。圖２表明，α為１．７５和２時(shí)算法的平均絕對(duì)誤差小于α為１和１．２５時(shí)的平均絕對(duì)誤差。這說(shuō)明，針對(duì)僅對(duì)一個(gè)項(xiàng)目有評(píng)分的記錄，若用戶評(píng)價(jià)了流行度較低的項(xiàng)目而沒(méi)有評(píng)價(jià)流行度較高的項(xiàng)目，提高對(duì)這類記錄的懲罰權(quán)重有利于提高評(píng)分預(yù)測(cè)精度。圖１參數(shù)β敏感性測(cè)試（α＝２）圖２參數(shù)α敏感性測(cè)試（β＝０．０５）４．３．２與基準(zhǔn)算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)由圖１和圖２可知，當(dāng)α為２且β為０．０５時(shí)，ＵＡ－ＢＣＦ算法可以取得較好的效果

平均絕對(duì)誤差隨著鄰居規(guī)模的變化如圖１所示。圖１表明，當(dāng)取不同數(shù)值時(shí)，ＵＡ－ＢＣＦ的平均絕對(duì)誤差指標(biāo)比較穩(wěn)定（在區(qū)間［０．７６，０．７６５］之間）。當(dāng)β取０．０５時(shí)，算法的平均絕對(duì)誤差最校這說(shuō)明，當(dāng)兩個(gè)項(xiàng)目的流行度差異較大時(shí)，不考慮僅對(duì)一個(gè)項(xiàng)目有評(píng)分記錄對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目流行度差異和用戶活躍度，有利于提高算法的評(píng)分預(yù)測(cè)精度。為了測(cè)試參數(shù)α對(duì)算法精度的影響，將β設(shè)置為０．０５，α的取值范圍設(shè)為［１，２．２５］，算法的平均絕對(duì)誤差隨著鄰居規(guī)模的變化如圖２所示。圖２表明，，α為１．７５和２時(shí)算法的平均絕對(duì)誤差小于α為１和１．２５時(shí)的平均絕對(duì)誤差。這說(shuō)明，針對(duì)僅對(duì)一個(gè)項(xiàng)目有評(píng)分的記錄，若用戶評(píng)價(jià)了流行度較低的項(xiàng)目而沒(méi)有評(píng)價(jià)流行度較高的項(xiàng)目，提高對(duì)這類記錄的懲罰權(quán)重有利于提高評(píng)分預(yù)測(cè)精度。圖１參數(shù)β敏感性測(cè)試（α＝２）圖２參數(shù)α敏感性測(cè)試（β＝０．０５）４．３．２與基準(zhǔn)算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)由圖１和圖２可知，當(dāng)α為２且β為０．０５時(shí)，ＵＡ－ＢＣＦ算法可以取得較好的效果。本文后續(xù)實(shí)驗(yàn)均假設(shè)α＝２，β＝０．０５。本文所提ＵＡ－ＢＣＦ算法與基準(zhǔn)算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)如圖３和圖４所示。圖３評(píng)分預(yù)測(cè)精度指標(biāo)ＭＡＥ對(duì)比結(jié)果圖４ｔｏｐ－Ｎ推薦列表排序精度指標(biāo)ｎＤＣＧ對(duì)比結(jié)果圖３和圖４給出了不同鄰居規(guī)模下各種算法的評(píng)分預(yù)測(cè)精度指標(biāo)ＭＡＥ值和推薦列表排序精度指標(biāo)ｎＤＣＧ值。在評(píng)分預(yù)測(cè)精度指標(biāo)ＭＡＥ上，ＣｏｓｉｎｅＮｏｒｍＩｔｅｍ方法具有最好的推薦效果，而Ｐｅａｒｓｏｎ方法的

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3 李聰;電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中協(xié)同過(guò)濾瓶頸問(wèn)題研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2009年

4 孔維梁;協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)關(guān)鍵問(wèn)題研究[D];華中師范大學(xué);2013年

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9 王培英;社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)發(fā)現(xiàn)及協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)研究[D];北京交通大學(xué);2016年

10 劉登祥;基于分層策略的協(xié)同過(guò)濾算法研究[D];上海交通大學(xué);2015年

本文編號(hào)：2581094