| 基于二分图网络的总体多样性增强推荐算法 |
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| 引用本文： | 张骏,丁艳辉,金连旭,赵文朋. 基于二分图网络的总体多样性增强推荐算法[J]. 计算机应用研究, 2018, 35(6) |
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| 作者姓名： | 张骏 丁艳辉 金连旭 赵文朋 |
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| 作者单位： | 山东师范大学 信息科学与工程学院,山东师范大学 信息科学与工程学院,山东师范大学 信息科学与工程学院,山东师范大学 信息科学与工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金青年项目(No.61303007)； |
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| 摘 要： | 针对传统推荐算法过于强调推荐准确率而造成推荐系统“长尾”现象加剧问题，提出一种基于二分图网络的总体多样性增强推荐算法。首先,利用现有推荐算法生成的预测评分构建用户候选推荐列表，进而构建二分图网络模型。其次，设定项目容量对热门项目的推荐次数予以限制。最后，结合推荐增广路生成最终推荐列表。与现有的推荐多样性增强算法在真实电影评分数据集上进行实验对比。实验结果表明，本文算法在保证推荐准确率的同时能有效提高推荐的总体多样性。
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| 关 键 词： | 推荐系统 总体多样性 二分图 |
| 收稿时间： | 2017-01-15 |
| 修稿时间： | 2017-03-13 |
An enhanced algorithm for recommendation aggregate diversity based on the bipartite graph networks |
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| ZHANG Jun,DING Yanhui,JIN Lianxu and Zhao Wenpeng. An enhanced algorithm for recommendation aggregate diversity based on the bipartite graph networks[J]. Application Research of Computers, 2018, 35(6) |
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| Authors: | ZHANG Jun DING Yanhui JIN Lianxu Zhao Wenpeng |
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| Affiliation: | School of Information Science and Engineering,Shandong Normal University,,, |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | recommendation system aggregateSdiversity bipartite graph |
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