| 基于K-means聚类与张量分解的社会化标签推荐系统研究 |
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| 引用本文： | 孙玲芳,李烁朋.基于K-means聚类与张量分解的社会化标签推荐系统研究[J].江苏科技大学学报(社会科学版),2012,26(6). |
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| 作者姓名： | 孙玲芳 李烁朋 |
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| 作者单位： | 江苏科技大学经济管理学院,江苏镇江,212003 |
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| 基金项目： | 教育部人文社科基金资助项目 |
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| 摘 要： | 针对大众标注网站推荐系统中存在的数据矩阵稀疏性影响推荐效果的问题,文中采取如下策略:对标注数据进行K-means聚类,将具有相似标签特征的项目进行归类以保证数据具有初始聚合性；聚类完成后运用高阶奇异值分解(high order singular value decomposition,HOSVD)对聚类后的标注数据建立多维张量模型.该策略重点利用张量分解方法对含有用户、标签和项目的三元数据组进行分析,可以进一步改进稀疏性问题,同时形成对项目资源的个性化推荐.通过对社交书签网站Delicious.com的标注数据的处理,验证该方法对解决推荐系统中矩阵稀疏性问题以及提高推荐效果具有改进效果.
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| 关 键 词： | 大众标注 推荐系统 K-means聚类 HOSVD模型 |
Social tagging recommendation system based on K-means cluster and tensor decomposition |
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| Sun Lingfang,Li Shuopeng.Social tagging recommendation system based on K-means cluster and tensor decomposition[J].Journal of Jiangsu University of Science and Technology:Natural Science Edition,2012,26(6). |
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| Authors: | Sun Lingfang Li Shuopeng |
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