国家自然科学基金(61300137)
- 作品数：3 被引量：13H指数：2
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- 相关机构：华南理工大学西南财经大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于社交关系的问答系统及最佳回答者推荐技术被引量：1
- 2015年
- 近年来,社区问答服务系统(CQA)越来越受到人们的欢迎,但随着提问规模的膨胀,获得回答的问题比重逐步降低,且答案质量无法得到保障.为了提高问答系统中问题被解答的概率,并提升答案可信度,文中提出了基于社交关系相似度的社交问答系统(SQA),主动寻找与提问者社交关系紧密且能够回答问题的用户,并提出了针对提问者与最佳回答者的推荐方法.实验结果表明,在主观性强或实时性强等问题集上,文中方法能更快地得到让提问者满意的答案.
- 杜卿王齐轩黄东平蔡毅覮王涛闵华清
- 关键词：问答系统社交网络
- 基于奇异值分解的个性化评论推荐被引量：9
- 2015年
- 针对如何让消费者在海量评论中快速找到自己感兴趣的评论,该文提出了一个基于奇异值分解的个性化评论推荐系统Rev Rec Sys。该方法首先构建了用户-特征矩阵和评论-特征矩阵;然后利用矩阵分解技术把这两个矩阵压缩到隐因子向量空间;最后通过匹配用户的隐因子向量空间和评论的隐因子向量空间实现评论推荐。通过实验,验证了Rev Rec Sys相比现有的方法,可以获得更好的推荐效果。
- 余刚王知衍邵璐胡舒悦蔡毅
- 关键词：奇异值分解用户建模
- 协同标签系统中基于标签组合效应的推荐算法被引量：3
- 2013年
- 协同标签系统中现有的用户建模方法将用户视为标签向量,并假设向量中的标签均是用户感兴趣的,且只能分别计算单个标签之间的匹配程度,忽略了多个标签作为一个整体对用户兴趣产生的影响.为此,文中提出了一种基于标签组合效应的推荐算法(TGER).该算法利用用户对资源的评分筛选出对用户兴趣有重要影响的标签组合,通过高维标签组合优先匹配的方法计算用户与资源之间的相关度.在MovieLens数据集上的实验结果显示,TGER算法能明显地提高推荐的质量.
- 蔡毅刘宇张广怡陈俊挺闵华清
- 关键词：用户建模
