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基于二部图的推荐

时间:2015-12-03 21:07:08      阅读:141      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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  用户-项目评分矩阵可以用来建立一个二分图(Bipartite Graph),图中节点分别表示用户和项目,边的权重为用户对项目的评分。可以分析二分图的结构,进而得出对用户的项目推荐。 

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  用户和项目是推荐系统的两个最重要的基本组成部分,可以设用户集为U,项目集为I。 下面依托上表 2.1 所示的用户-项目评分矩阵总结一下基于图结构的推荐算法的四个大致步骤:

  1.  建立二分图。由于推荐系统包含m个用户和n个项目,因此二分图有m+n个节点,二分图边的权重为用户对项目的评分。依据表所建立的二分图如下图示,图中有7 个节点。 

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  2.  计算资源分配矩阵。设资源分配矩阵为w,资源分配有两个阶段,首先由项目到用户;然后回到项目。由此,项目p到项目q的资源分配权重Wpq可以表示为如下:

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  实验结果表明,采用公式(2-18)式产生的推荐集倾向于向用户推荐热门项目,注重推荐的准确性,而采用公式(2-19)式产生的推荐集倾向于向用户推荐与众不同的项目,注重多样性。 文献指出,给出了融合公式(2-18)和(2-19)的兼顾准确性和多样性的资源分配权重计算方法: 

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  3.  对用户重新分配资源。用下面公式(2-21)计算项目的新资源。 

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  4.  产生推荐列表。

基于二部图的推荐

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原文地址:http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/5017405.html

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