笔记:基于标签的推荐系统、基于图的推荐算法、PersonalRank
2016-04-25 09:22
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笔记:基于标签的推荐系统、基于图的推荐算法、PersonalRank
发表于11个月前(2015-05-26 19:15) 阅读(44) | 评论(0) 2人收藏此文章, 我要收藏赞0
原文:http://www.ituring.com.cn/article/786
基于图的推荐算法,作者将TopicRank改称为PersonalRank,并用到个性化推荐中。用到的图只涉及到了用户和物品,没涉及标签。
若用户a对物品b评分了,则认为是点a和点b之间有连线,可以看作是无权重的,也可以根据评分设置其权重。
对于点k,需要计算其他所有点对点a的相关度:
![](https://static.oschina.net/uploads/img/201505/26191216_RRpO.png)
若点k代表着用户(即用户k),根据上面的式子计算得到每个点的PR(也叫重要性,是与点k的相关度),然后找到最相关的是物品的、且用户k没评分过的若干点,作为对点k的推荐。
这个方法也可以用来判断物品和标签的相关性,用户和标签的相关性,综合起来可以用来当用户给物品打标签时推荐一些标签。
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