融合人格特征的概率推荐模型 |
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引用本文: | 沈铁孙龙,付晓东,岳昆,刘骊,刘利军.融合人格特征的概率推荐模型[J].计算机科学与探索,2023(1):251-262. |
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作者姓名: | 沈铁孙龙 付晓东 岳昆 刘骊 刘利军 |
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作者单位: | 1. 云南省计算机应用技术重点实验室(昆明理工大学);2. 昆明理工大学信息工程与自动化学院;3. 云南大学信息学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金地区项目(61962030,61862036);;云南省基础研究计划杰出青年项目(2019FJ011);;云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划项目(202005AC160036)~~; |
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摘 要: | 以模型为基础的协同过滤推荐算法需分析提取“用户-项目”特征矩阵以进行用户推荐。用户特征不同直接导致用户偏好不同,但以模型为基础的协同过滤推荐算法仅考虑分析提取影响项目特征的关键因素而未考虑分析提取影响用户特征的重要因素,这类传统模型往往将用户潜在特征向量随机初始化,并赋予一个假定的正态分布,导致这些推荐系统模型中没有任何一项数据变化可以对用户潜在特征建模结果产生直接影响。另外基于用户的推荐系统模型往往将用户的评论、评分的信息直接近似作为用户特征,传统推荐系统中这些数据引用方式和这些数据本身不足以支撑获取用户的本质特征。这些特征的近似也不能满足个性化推荐的需求。针对现有推荐算法所面临的没有分析提取用户本质特征以及项目本质特征提取不充分进而推荐结果难以体现用户个性的问题,提出一种融合人格特征的推荐模型。首先根据推荐平台中用户的非结构化评论文本信息,将人格特征作为用户特征的直接影响因素,设计一个神经网络模型计算评论用户的BIG FIVE人格得分,并将人格得分向量化作为用户特征;然后通过项目的评论文本信息获得项目特征;设计人格感知的协同学习框架,定义损失函数获取用户、项目的特征向量;最后根据用...
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关 键 词: | 人格识别 语义分析 推荐系统 协同学习 概率矩阵分解 |
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