%0 Journal Article
%T 融合奇异性和扩散过程的协同过滤模型
%A 于炯
%A 吐尔根·依布拉音
%A 廖彬
%A 杨兴耀
%A 钱育蓉
%J -
%D 2013
%R 10.3724/SP.J.1001.2013.04350
%X 作为解决信息过载问题的有效方式,推荐系统能够根据用户偏好对海量信息进行过滤,为用户提供个性化的推荐.但在推荐过程中,性能表现优异的协同过滤模型并没有充分利用上下文信息,这在一定程度上使系统面临性能瓶颈.为了进一步提高系统性能,从评分上下文信息着手,通过对项目评分进行分类统计获得评分奇异性,同时借鉴多渠道扩散相似性模型将推荐系统作为用户-项目二分网络的思想,提出了融合奇异性和扩散过程的协同过滤模型(collaborative filtering model fusing singularity and diffusion process,简称CFSDP).为了表明模型的优越性,比较实验基于MovieLens,NetFlix 和Jester 这3 个不同的数据集展开.实验结果表明,该模型不仅具有良好的扩展性,而且在合理的时间开销下,可以显著提高系统的预测和推荐质量
%K 推荐系统 协同过滤 相似性度量 奇异性 扩散过程
%U http://www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=4350&flag=1