基于资源分配的混合电影推荐系统
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2021-05-26 v1
摘要
推荐系统对于个性化用户的互联网体验不可或缺。它们采用不同方法根据用户偏好推荐 Top-K 项目。如今推荐系统已成为大规模数据挖掘技术最重要的组成部分之一。本文提出一种基于资源分配的混合电影推荐系统(HMRS),以提高推荐准确率并解决新电影的冷启动问题。HMRS-RA 使用自组织映射神经网络将用户聚类为 N 个簇。用户的偏好因其年龄和性别而异,因此 HMRS-RA 结合了基于内容的方法(用于解决新电影的冷启动问题)、协同过滤模型以及用户的人口统计信息。基于 MovieLens 数据集的实验结果表明,HMRS-RA 相比当前最优及同类工作提升了推荐准确率。
引用
@article{arxiv.2105.11678,
title = {Hybrid Movie Recommender System based on Resource Allocation},
author = {Mostafa Khalaji and Chitra Dadkhah and Joobin Gharibshah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.11678},
year = {2021}
}
备注
8 pages, 4 figures