發(fā)布時間：2018-01-29 23:02

  本文關(guān)鍵詞： 推薦系統(tǒng) pagerank 長尾效應(yīng) 相似度　出處：《電視技術(shù)》2017年Z2期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：目前國內(nèi)外的各大視頻網(wǎng)站中均存在嚴重的長尾效應(yīng)問題。為降低視頻推薦系統(tǒng)中長尾效應(yīng)的影響,本文提出了基于改進的協(xié)同過濾的長尾物品推薦算法PGSim-CF。PGSim-CF算法首先利用pagerank算法計算各物品的初始化權(quán)值,然后通過同類視頻物品中熱門物品的權(quán)值去優(yōu)化冷門物品的權(quán)值,與此同時懲罰熱門物品的權(quán)值,得到各視頻物品的最終權(quán)值,最后將獲得的權(quán)值代入?yún)f(xié)同過濾物品相似度的計算中。實驗結(jié)果表明,同傳統(tǒng)的協(xié)同過濾UserCF算法以及文獻[1]中所提出的Sim CF-ACT算法相比,PGSimCF算法的性能更好。
[Abstract]:In order to reduce the effect of long-tail effect in video recommendation system, there is a serious problem of long-tail effect in various video websites at home and abroad. In this paper, PGSim-CF.PGSim-CF algorithm based on improved collaborative filtering is proposed. First, the initialization weights of each item are calculated by using pagerank algorithm. Then through the same kind of video items in the weight of hot items to optimize the weight of cold goods, at the same time punish the weight of popular items, get the final weight of each video item. Finally, the weights obtained are added to the similarity calculation of collaborative filtering articles. The experimental results show that, with the traditional collaborative filtering UserCF algorithm and the literature. [1. The performance of the Sim CF-ACT algorithm is better than that of the Sim CF-ACT algorithm proposed in this paper.
【作者單位】： 北京郵電大學網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究院;
【分類號】：TP391.3;TP393.092
【正文快照】： 生活在被鋪天蓋地的信息包圍以及生活節(jié)奏加快的時代,人們面臨著如何能夠在短的時間內(nèi)從海量的信息中尋找自己感興趣以及對自己有價值的信息的問題。個性化推薦系統(tǒng)的出現(xiàn)成功解決了該問題[2]。迄今為止,經(jīng)典的個性化推薦算法發(fā)展趨于成熟,并且成功運用在各個領(lǐng)域,諸如:電子書

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本文編號：1474585