推荐系统--二部图方法

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参考周涛的几篇二部图的文章做的实验文章列表：

1，2007PRE Bipartite network projection and personal recommendation.pdf (网络结构) 

2,2010PNAS-Solving the apparent diversity-accuracy dilemma of recommender systems.pdf (物质扩散和热传导)

　　Heats和Pros的简单融合算法

3，2009NJP Accurate and diverse recommendations via eliminating redundant correlations.pdf (多步物质扩散) 

　　2008EPL Effect of initial configuration on network-based Recommendation.pdf (初始资源分配）

　　这两篇是对Pros算法的改进，提高很明显，分别提高9%，(我的试验试验中正确率从16%多到17.8%),20%(试验中从17.8%到　　　　　　20.5%左　　右，细调一下参数可以到21%以上)

此外。这一系列文章中提出一些新的判别指标，不同于与往常评估的precision，recall，popular,cover（覆盖率）（参见推荐系统实战）

这里采用的判别指标有：

rangking score:其实就是第一个推荐正确的物品出现的位置，比如出现在30th，而共有1500个未收集物品，则rat=0.02%，这个值越小代表　　　　　　　　结果越好

novelty=mean(log₂(u/k_a)),u是用户总数，k_a是select物品a的用户数，其实是流行度pop的倒数取log，这个值越大越好。

diversity：这个我认为非常有创造性的一个指标，作者将其分为内在相似度（intra-similarity）和外在差异度（inter-diversity）

1，intra: 同一用户不同物品之间的相似度，理应小点好，I_l=1/(l*(l-1))*Σ_i+jS_ij，l是推荐列表的长度，I=1/m*Σ_1~m  I,    m是用户数

　　　　　　Sij由CF得到，Sij=(k(oi)*k(oj))^-1/2*Σ_{1~m (} a_il*a_jl)

2, inter:H_ij=1-q_ij(N)/N=1-Q/L，Q是用户i，j推荐列表中相同的物品数目

　　　　S=1/(m*(m-1))ΣH_ij，显然inter-diversity越大越好

I与S之间没有直接的关系。

数据集用的Movielens-100K,指标是用的传统的precision,还有recall，pop等，就不上图了

下面是实验结果：

 　　1，资源初始分配参数beta-precision

　　　　　　2，beta=-0.3时，w+alpha*w^2,做多步扩散，消除冗余信息，alpha-precision

　　　　3,alpha=-0.75,beta-precision

从结果图来看，先确定alpha再确定beta结果会好点，暂时不清楚有没有更好的方法来同时调节这俩参数，来使结果最优，论文中beta=-0.8,alpha=-0.75，但是由于这里指标用的和它不同，所以参数会有些许差别，21%的结果已经优于user-KNN算法取领域为50的结果20.08%，内存上俩着占用差不多，时间上这个方法只需要3~5s,而KNN-50要80s左右。

推荐系统--二部图方法

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原文地址：http://www.cnblogs.com/fkissx/p/4022862.html