筆記：基于標簽的推薦系統、基于圖的推薦算法、PersonalRank

發表于11個月前(2015-05-26 19:15)?? 閱讀（44）?|?評論（0）?2人收藏此文章,?我要收藏 贊0

原文：http://www.ituring.com.cn/article/786

基于圖的推薦算法，作者將TopicRank改稱為PersonalRank，并用到個性化推薦中。用到的圖只涉及到了用戶和物品，沒涉及標簽。

若用戶a對物品b評分了，則認為是點a和點b之間有連線，可以看作是無權重的，也可以根據評分設置其權重。

對于點k，需要計算其他所有點對點a的相關度：?

若點k代表著用戶（即用戶k），根據上面的式子計算得到每個點的PR（也叫重要性，是與點k的相關度），然后找到最相關的是物品的、且用戶k沒評分過的若干點，作為對點k的推薦。

這個方法也可以用來判斷物品和標簽的相關性，用戶和標簽的相關性，綜合起來可以用來當用戶給物品打標簽時推薦一些標簽。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的笔记：基于标签的推荐系统、基于图的推荐算法、PersonalRank的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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