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基于项目属性和项目度的BGPR算法
引用本文:孙凯,艾丽蓉.基于项目属性和项目度的BGPR算法[J].计算机工程,2012,38(16):267-269.
作者姓名:孙凯  艾丽蓉
作者单位:西北工业大学计算机学院
摘    要:传统二部图投影和排序(BGPR)算法的推荐精度不高。为此,提出一种基于项目属性和项目度的BGPR算法。分析二部图投影和随机游走的特点,引入项目属性和项目度2个影响因子,通过对初始化向量和项目相似性的优化,设计个性化推荐算法。实验结果表明,该算法的推荐精度较高。

关 键 词:个性化推荐  二部图投影  项目属性  项目度  随机游走
收稿时间:2011-10-20
修稿时间:2011-12-05

BGPR Algorithm Based on Item Attribute and Item Degree
SUN Kai,AI Li-rong.BGPR Algorithm Based on Item Attribute and Item Degree[J].Computer Engineering,2012,38(16):267-269.
Authors:SUN Kai  AI Li-rong
Affiliation:(Institute of Computer,Northwestern Polytechnical University,Xi’an 710129,China)
Abstract:The recommendation accuracy of traditional Bipartite Graph Projection and Ranking(BGPR) algorithm is not high.To solve this problem,this paper proposes BGPR algorithm based on item attribute and item degree.This paper analyzes the bipartite graph characteristics of projection and the random walk,introduces two influencing factors,such as the project properties and projects degree,and gets the personalized recommendation algorithm through the similarity of initialization vector and project optimization.Experimental results show that this algorithm can efficiently improve the recommendation precision of the algorithm.
Keywords:personality recommendation  bipartite graph projection  item attribute  item degree  random walk
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