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改进PersonalRank算法进行个性化推荐 被引量：2
1
作者 李维 《现代信息科技》 2021年第15期25-28,共4页
PersonalRank就是一种基于随机游走的图推荐算法。传统的PersonalRank算法是在PagePank算法的基础上进行了改进,但依旧存在个性化推荐召回率和准确率不高,过度偏重同物品中其他用户操作的问题,导致覆盖率不高。现针对PersonalRank问题,... PersonalRank就是一种基于随机游走的图推荐算法。传统的PersonalRank算法是在PagePank算法的基础上进行了改进,但依旧存在个性化推荐召回率和准确率不高,过度偏重同物品中其他用户操作的问题,导致覆盖率不高。现针对PersonalRank问题,文章从推荐系统评测指标的覆盖率、召回率和准确率三个维度出发,加强算法发掘长尾的能力,同时提高推荐结果的用户满意度。 展开更多
关键词 信息资源 图推荐算法 personalrank 长尾
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一种融合PageRank和PersonalRank的多层个性化推荐算法
2
作者 欧如月 陶宏才 《成都信息工程大学学报》 2021年第3期305-310,共6页
传统的推荐系统只能实现一种类型的实体推荐,为解决一次性进行多种类型实体即多层推荐的问题,提出一种融合PageRank和PersonalRank的多层个性化推荐算法。利用图数据模型中的顶点描述实体,边描述实体间关联关系的这种特性,在图中将用户... 传统的推荐系统只能实现一种类型的实体推荐,为解决一次性进行多种类型实体即多层推荐的问题,提出一种融合PageRank和PersonalRank的多层个性化推荐算法。利用图数据模型中的顶点描述实体,边描述实体间关联关系的这种特性,在图中将用户作为第一层实体即起始点,而将用户的历史行为(如评论过的电影)作为第二层实体,根据第二层实体依次给用户推荐第三层、第四层直到第N层的实体列表。通过爬虫爬取豆瓣网电影获取数据集,实验结果表明该模型具有多层推荐的效果,并较PersonalRank算法有更高的准确率和召回率。 展开更多
关键词 推荐系统 多层推荐 PAGERANK personalrank 图模型
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基于Personal Rank 算法的学者匹配模型
3
作者 张笑笑 《计算机应用文摘》 2025年第10期74-76,共3页
合作是推动科学进步的关键力量。然而,学者在探索研究课题的过程中,常常面临合作对象选择不确定的问题,这使得为其提供可靠、适用的合作伙伴变得尤为困难。为应对这一挑战,构建了一个基于学者与论文之间关系的图模型,旨在从学者的相互... 合作是推动科学进步的关键力量。然而,学者在探索研究课题的过程中,常常面临合作对象选择不确定的问题,这使得为其提供可靠、适用的合作伙伴变得尤为困难。为应对这一挑战,构建了一个基于学者与论文之间关系的图模型,旨在从学者的相互访问频率、研究领域相似性等维度出发,提供合理的合作建议。该模型通过量化计算学者间的潜在交流频率,有效挖掘潜在合作关系。同时,模型进一步提取论文的附加信息,用以评估不同研究主题之间的相似度,从而实现更精准的合作对象推荐。该方法不仅提高了合作推荐的准确性,也为学者间的高效协作搭建了坚实的桥梁。 展开更多
关键词 随机游走 合作推荐 personalrank算法
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融合时间综合影响的轮盘赌游走个性化推荐算法 被引量：6
4
作者 赵婷 肖如良 +3 位作者 孙聪 陈洪涛 李源鑫 李洪恩 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第4期1114-1117,1129,共5页
传统的基于图的推荐算法忽略了时间综合信息影响从而导致推荐质量不高。针对这一问题,提出一种融合时间综合影响的轮盘赌游走个性化推荐算法。该算法以用户-项目二分图为基础,引入衰减函数,将时间综合信息对推荐的影响量化成图节点的关... 传统的基于图的推荐算法忽略了时间综合信息影响从而导致推荐质量不高。针对这一问题,提出一种融合时间综合影响的轮盘赌游走个性化推荐算法。该算法以用户-项目二分图为基础,引入衰减函数,将时间综合信息对推荐的影响量化成图节点的关联概率;然后采用轮盘赌模型根据关联概率选择游走目标;最终对每个用户做出top-N推荐。实验结果表明:该算法比传统基于图的随机游走PersonalRank算法在推荐的准确度、召回率以及覆盖率指标上都有明显提高。 展开更多
关键词 衰减函数 时间综合影响 轮盘赌选择模型 personalrank算法 个性化推荐
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融合用户偏好度的图书资源推荐研究
5
作者 张文德 张梦琪 +1 位作者 李婵 李海霞 《情报探索》 2023年第5期33-38,共6页
[目的/意义]传统PersonalRank方法仅考虑读者与图书的描述性特征或单一评分数据,通过结合包含语义信息的交互数据从而更完整体现用户偏好度,并将此融合到传统PersonalRank方法以优化图书资源个性化推荐的效果。[方法/过程]利用BERT模型... [目的/意义]传统PersonalRank方法仅考虑读者与图书的描述性特征或单一评分数据,通过结合包含语义信息的交互数据从而更完整体现用户偏好度,并将此融合到传统PersonalRank方法以优化图书资源个性化推荐的效果。[方法/过程]利用BERT模型评估读者评论数据中的情感分值,并融合读者原始评分数据以度量用户偏好度;利用包含用户偏好度的读者交互数据构建读者—图书二部图;基于构建的二部图,利用PersonalRank方法捕捉读者与图书的潜在相关性,从而进行图书资源推荐。使用豆瓣图书的评分评论数据集,将本文方法与原PersonalRank方法和ItemCF方法进行对比。[结果/结论]本文所用方法相较于对比方法在准确率和召回率上均有提升,证明该方法能够提高图书资源个性化的效果。 展开更多
关键词 随机游走 personalrank 二部图 用户偏好度 图书资源
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高效图推荐算法应用研究 被引量：3
6
作者 刘清 王帆 +3 位作者 冯亮 夏天鹤 熊志奇 施涛 《软件导刊》 2019年第8期49-51,55,共4页
为解决PersonalRank图推荐算法在推荐系统应用中的效率问题,从降低时间复杂度和减少迭代次数两方面进行算法优化。首先,构建推荐系统中用户行为数据二分图和迭代推荐模型;然后,建立转移矩阵,通过矩阵运算转换传统迭代模型,求解稀疏矩阵... 为解决PersonalRank图推荐算法在推荐系统应用中的效率问题,从降低时间复杂度和减少迭代次数两方面进行算法优化。首先,构建推荐系统中用户行为数据二分图和迭代推荐模型;然后,建立转移矩阵,通过矩阵运算转换传统迭代模型,求解稀疏矩阵线性方程组直接得到系统稳态,有效降低了推荐算法的时间复杂度;最后,通过确定游走概率,在不影响系统精度前提下,各节点概率值收敛前就提前停止迭代,大幅减少了系统迭代次数。实验表明,转移矩阵法推荐效率比传统迭代法提高了211倍左右,游走概率取值为0.1时精度趋于稳定。优化后的算法能有效提高推荐效率。 展开更多
关键词 图推荐 转移矩阵 游走概率 personalrank
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