三部图上基于扩散相似性的协同过滤
摘要：使用用户、物体和标签之间的三元关系，本文研究了一种个性化推荐模型。我们提出了一种基于用户偏好和标记信息的用户相似度度量。通过使用基于扩散的过程计算用户之间的两种相似度，并将其进行整合，用于推荐。我们在标准的协同过滤框架中使用三个度量标准：排名分数、召回率和准确率，测试了所提出的方法，并证明其表现优于常用的余弦相似度。
作者：Ming-Sheng Shang, Zi-Ke Zhang, Tao Zhou, Yi-Cheng Zhang
论文ID：0906.5017
分类：Information Retrieval
分类简称：cs.IR
提交时间：2009-12-28