| 基于评论的隐式社交关系在推荐系统中的应用 |
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| 引用本文： | 赵亚辉,刘瑞.基于评论的隐式社交关系在推荐系统中的应用[J].计算机应用研究,2016,33(6). |
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| 作者姓名： | 赵亚辉 刘瑞 |
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| 作者单位： | 北京航空航天大学计算机学院软件开发环境国家重点实验室,北京航空航天大学计算机学院软件开发环境国家重点实验室 |
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| 摘 要： | 传统推荐系统研究很少利用评论数据来提高推荐性能。评论数据富含用户对物品的评价观点，有助于建立用户间或物品间的关联。针对如何利用评论数据改善推荐效果，提出了一种基于评论的隐式社交矩阵分解模型。模型利用评论间的相似性构建用户间和物品间的隐式社交关系，并将该隐式关系集成到社交推荐框架中，改进了传统矩阵分解推荐模型。实验表明，基于评论数据的隐式社交关系在多个数据集上使传统矩阵分解算法的RMSE降低了约3%。特别是当系统面临用户冷启动困境时，即只有少量用户评分数据可被收集到时，推荐提升效果更为显著。这表明丰富的评论数据能够被转化为改善推荐系统的有用知识。
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| 关 键 词： | 推荐系统 矩阵分解 评论数据 隐式社交关系 |
| 收稿时间： | 2015/4/24 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2015/7/11 0:00:00 |
Reviews based Implicit Social Relations in Recommender Systems |
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| ZhaoYaHui and LiuRui.Reviews based Implicit Social Relations in Recommender Systems[J].Application Research of Computers,2016,33(6). |
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| Authors: | ZhaoYaHui and LiuRui |
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| Affiliation: | State Key of Software Development Environment, School of Computer Science and Engineering, Beihang University, |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | recommender system matrix factorization review data implicit social relations |
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