笔记:基于标签的推荐系统、基于图的推荐算法、PersonalRank
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
笔记:基于标签的推荐系统、基于图的推荐算法、PersonalRank
小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.
筆記:基于標簽的推薦系統(tǒng)、基于圖的推薦算法、PersonalRank
發(fā)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(quán)重的,也可以根據(jù)評分設(shè)置其權(quán)重。
對于點k,需要計算其他所有點對點a的相關(guān)度:?
若點k代表著用戶(即用戶k),根據(jù)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(guān)度),然后找到最相關(guān)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(guān)性,用戶和標簽的相關(guān)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(jié)
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(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 第二章 知识图谱——机器大脑中的知识库
- 下一篇: 贝叶斯估计和最大后验估计