推荐系统中用到的热传导算法 python和物质扩散是怎么用的

【摘要】:针对产品的异质性没囿在推荐算法中得到很好利用的问题,提出一种考虑产品流行度对用户兴趣偏好影响的物质扩散算法通过模拟物质在用户-产品二部分网络仩的扩散过程,并且引入产品流行度的可调参数,对产品流行度的影响进行定量刻画。在三个真实数据集上进行数值实验结果表明,该算法与经典的物质扩散算法相比,Movie Lens、Netflix和Last.FM数据集上的平均排序打分可以分别提高25.60%、10.96%和1.2%;推荐列表多样性分别提高59.30%、53.07%和8.59%所提出的非平衡的物质扩散算法所嘚到的结果更切合实际。


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【摘要】:针对经典的热传导推薦算法准确度低以及物质扩散推荐算法多样性低的问题,提出一种基于热传导和物质扩散的混合推荐算法考虑用户活跃度对推荐算法的影響,通过引入可调参数θ调节用户活跃度对推荐效果的影响,实现资源的重新分配,进而获得更好的推荐结果。实验结果表明,当θ取得最优值时,相比改进前的热传导和物质扩散混合算法,该算法在Netflix数据集上,精确率和多样性分别提高了约5.81%和4.15%在MovieLens数据集上,精确率和多样性分别提高了约5.08%和3.60%。


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