混合分层抽样统计与贝叶斯个性化排序的旅游景点推荐模型研究

来源 :华中师范大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：luobo330

【摘要】

：

传统协同过滤推荐模型仅处理稀疏的评分数据,未深入挖掘用户及对象的潜在语义,且用户喜好信息也未充分利用.围绕旅游景点推荐这一热点问题,提出全新的混合分层抽样统计与贝叶

【作者】

：

李广丽朱涛滑瑾邱蝶蝶邬任重张红斌姬东

【机构】

：

华东交通大学信息工程学院,华东交通大学软件学院,武汉大学国家网络安全学院

【出处】

：

华中师范大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2019年2期

【关键词】

：

分层抽样统计贝叶斯个性化排序协同过滤旅游景点推荐模型矩阵分解

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61762038,61741108,61861016);教育部人文社会科学研究规划基金项目(16YJAZH029,17YJAZH117);江西省自然科学基金项目(20171BAB202023);江西省科技厅重点研发计划项目(20171BBG70093);江西省社会科学规划项目(16TQ02);江西省教育厅科技项目(GJJ160497,GJJ160509,GJJ160531

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传统协同过滤推荐模型仅处理稀疏的评分数据,未深入挖掘用户及对象的潜在语义,且用户喜好信息也未充分利用.围绕旅游景点推荐这一热点问题,提出全新的混合分层抽样统计与贝叶斯个性化排序的推荐模型:采用分层抽样统计及主观赋值评价法刻画用户旅游喜好;基于矩阵分解算法(Matrix Factorization,简称MF)分析用户及对象(景点)的潜在语义,运用贝叶斯个性化排序算法(Bayesian Personalized Ranking,简称BPR)对推荐模型进行优化;综合用户旅游喜好信息及BPR优化结果,生成混合推荐

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