计算机应用 ›› 2015, Vol. 35 ›› Issue (9): 2574-2578.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2574

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基于显式与隐式反馈信息的概率矩阵分解推荐

王东1,2, 陈志1, 岳文静3, 高翔1, 王峰1   

  1. 1. 南京邮电大学 计算机学院, 南京 210003;
    2. 南通科技职业学院 信息工程系, 江苏 南通 226007;
    3. 南京邮电大学 通信与信息工程学院, 南京 210003
  • 收稿日期:2015-04-30 修回日期:2015-05-15 出版日期:2015-09-10 发布日期:2015-09-17
  • 通讯作者: 陈志(1978-),男,江苏淮安人,副教授,博士,CCF会员,主要研究方向:传感器网络、信息物理融合系统、数据挖掘、Agent和多Agent系统,chenz@njupt.edu.cn
  • 作者简介:王东(1982-),男,江苏南通人,讲师,硕士研究生,主要研究方向:机器学习、数据挖掘;岳文静(1982-),女,副教授,博士,主要研究方向:认知无线电网络、传感器网络;高翔(1991-),男,江苏淮安人,硕士研究生,主要研究方向:数据挖掘;王峰(1990-),男,江苏扬州人,硕士研究生,主要研究方向:数据挖掘。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(60905040);中国博士后科学基金资助项目(2013M531393);江苏省"六大人才高峰"第十一批高层次人才选拔培养资助项目(XXRJ-009);江苏省自然科学基金资助项目(BK20131382);江苏省博士后科研资助计划项目(1102102C);江苏省2014年度普通高校研究生实践创新计划项目(SJZZ_0107)。

Probabilistic matrix factorization recommendation with explicit and implicit feedback

WANG Dong1,2, CHEN Zhi1, YUE Wenjing3, GAO Xiang1, WANG Feng1   

  1. 1. College of Computer, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing Jiangsu 210003, China;
    2. Department of Information Engineering, Nantong Science and Technology College, Nantong Jiangsu 226007, China;
    3. College of Telecommunication and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing Jiangsu 210003, China
  • Received:2015-04-30 Revised:2015-05-15 Online:2015-09-10 Published:2015-09-17

摘要: 针对现有的基于用户显式反馈信息的推荐系统推荐准确率不高的问题,提出了一种基于显式与隐式反馈信息的概率矩阵分解推荐方法。该方法综合考虑了显示反馈信息和隐式反馈信息,在对用户信任关系矩阵和商品评分矩阵进行概率分解的同时加入了用户评分记录的隐式反馈信息,优化训练模型参数,为用户提供精确的预测评分。实验结果表明,该方法可以有效地获得用户偏好,产生大量的准确度高的推荐。

关键词: 推荐系统, 概率矩阵分解, 显示反馈, 隐式反馈

Abstract: Focusing on the issue that the recommender systems with explicit feedback drastically degrade the accuracy, the recommender technique using probabilistic matrix factorization with explicit and implicit feedback was proposed. So the explicit and implicit feedback was taken into account in this method. Firstly, user trust relationship matrix and user-item matrix were factorized using probabilistic matrix factorization to mix the feedback of user rating records. Then the model was trained to provide users with accurate prediction. The experimental results show that this technique can obtain user preferences effectively and produce large amounts of highly accurate recommendations.

Key words: recommender system, probabilistic matrix factorization, explicit feedback, implicit feedback

中图分类号: