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可解释的实时图书信息推荐模型研究

2019-02-24分类号:TP391.3

【作者】余以胜  韦锐  刘鑫艳  
【部门】华南师范大学经济与管理学院  广州赛宝腾睿信息科技有限公司  
【摘要】本文通过在基于物品的协同过滤(ICF)算法中引入偏置,同时考虑图书与用户自身的因素,从而提升推荐算法的可解释性、准确性,并且保持较高的实时性。并且,通过对比分析与离线实验证明,本文的算法bas-ICF在推荐理由的合理性、丰富度方面,都比原有的ICF表现更优秀,同时推荐准确度也有略微提升,并保持了优秀的实时性。
【关键词】推荐模型  协同过滤  可解释性  图书信息
【基金】国家社会科学基金项目“基于用户行为动机的Altmetrics评价模型构建与实证研究”(18BTQ075);; 广东省哲学社会科学“基于Altmetrics的学术成果多维信息计量体系、评价模型及实证研究”(GD17CTS01)
【所属期刊栏目】情报学报
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