[例会]论文“Movie recommendation based on bridging movie feature and user interest”学习报告

参会老师:杨矫云,阙夏

参会人员:刘杰,江思源,李雨龙,明鉷,肖勇博,韩朋,唐晨,景波,滕越

请假人员:段优,殷越

本次例会主要在学习论文《Movie recommendation based on bridging movie feature and user》之后,对论文中提到的算法进行理解分析,文中主要是利用电影本身的一些特征生成电影特征向量,再利用电影特征向量生成用户兴趣向量,文中在生成用户兴趣向量时,考虑了用户的长期兴趣和短期兴趣的差异性,引入兴趣变化因子,同时考虑到热门属性不能反映用户特性的特点,引入反特征频率,最后得到改进的用户兴趣向量。

通过用户兴趣向量计算相似度,同时基于评分矩阵计算用户相似度,引入权值,在计算权值时考虑到用户的兴趣稳定性这一特点,给出权值计算公式。

最后通过对比实验说明文章所述算法对推荐效果有明显提高。

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