關(guān)鍵詞:標(biāo)簽推薦 張量因子分解 權(quán)重 聚類
摘要:標(biāo)簽推薦的現(xiàn)有方法忽視了多種屬性特征之間的聯(lián)系,無法保證大數(shù)據(jù)環(huán)境下推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確率。針對該問題,提出了一種基于用戶聚類和張量分解的新標(biāo)簽推薦方法,以進一步提高標(biāo)簽推薦的質(zhì)量。該方法首先對一些對產(chǎn)品具有重要影響的用戶進行聚類,然后根據(jù)用戶、產(chǎn)品、標(biāo)簽和產(chǎn)品評分之間的多元關(guān)系綜合計算總權(quán)重。最后,根據(jù)聚類之后的用戶群體以及多元關(guān)系的總權(quán)值構(gòu)建張量并進行張量因式分解。實驗與傳統(tǒng)張量分解方法相對比,結(jié)果表明提出的方法在準(zhǔn)確率上具有一定的提高,驗證了算法的有效性。
計算機應(yīng)用研究雜志要求:
{1}注釋與參考文獻:注釋是對論文中某一特定內(nèi)容的解釋或補充說明,用帶圈數(shù)字注于當(dāng)頁頁腳;參考文獻是論文中引用的觀點、數(shù)據(jù)和材料等內(nèi)容的出處,用帶方括號的數(shù)字(如[])按順序編碼標(biāo)明,并與文末編碼對應(yīng)。
{2}引言應(yīng)簡明扼要介紹本文研究的領(lǐng)域,國內(nèi)外目前研究的近期結(jié)果與趨勢,存在的問題;本文研究的理論依據(jù),歷史背景,研究的設(shè)想、思路、要解決的具體問題,創(chuàng)新點(重要)和預(yù)期目的及意義。
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{4}作者介紹主要包括:作者姓名,工作單位(+職務(wù)),技術(shù)職稱,主要研究方向。
{5}一般三至四級標(biāo)題為宜,不超過五級。正文字號字體均為五號宋體,行間距為固定值20磅。一級標(biāo)題應(yīng)加黑居中。
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