利用层次结构进行基于排序的推荐
信息检索
2015-12-24 v1 社会与信息网络
摘要
本硕士论文旨在研究并开发一种用于生成推荐的协同过滤 (CF) 新算法框架。我们提出的方法基于利用物品空间的层次结构，并直观地“站立”在多数层次系统结构固有的近完全可分解性 (NCD) 属性之上。基于 NCDawareRank 算法背后的直觉及其相关的 NCD 邻近性概念，我们以阐明其固有特征的方式对系统建模，并提出了一种称为 HIR 的推荐新算法框架。我们专注于结合物品的直接“邻域”与 NCD “邻域”以实现对物品间关系的更好刻画，从而提升推荐质量并缓解与稀疏性相关的问题。
引用
@article{arxiv.1512.07444,
title = {Exploiting Hierarchy for Ranking-based Recommendation},
author = {Marianna Kouneli},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.07444},
year = {2015}
}
备注
81 pages, M.Sc. Thesis (in Greek), Department of Computer Engineering and Informatics, University of Patras