基于知识图谱和协同过滤的电影推荐算法研究

【摘要】：针对协同过滤算法在推荐电影过程中只能考虑电影外部评论而不能考虑电影内部的相似度关系,提出构建知识图谱辅助计算电影内部相似度。已有的电影数据可能是不完整的,因此采用知识图谱推理补全缺失的电影知识。基于TransE模型的知识图谱无法有效描述电影间的片名、演员、导演等复杂的多关系。首先采用改进的TransHR模型表示出电影信息之间的多关系,提升关系表示的准确率;然后通过用户评分矩阵计算电影间相似度;最后将2种相似度融合并应用于矩阵分解的推荐技术中。对比实验结果表明,该算法在召回率、准确率、平均绝对误差MAE等指标上都有所提升。

下载App查看全文

下载全文更多同类文献论文一键排版服务>>

PDF全文下载

CAJ全文下载

(如何获取全文？欢迎：购买知网充值卡、在线充值、在线咨询)

CAJViewer阅读器支持CAJ、PDF文件格式，AdobeReader仅支持PDF格式

	【相似文献】
	【相似文献】

中国期刊全文数据库

前18条

1	陈孟建;;电子商务系统中协同过滤推荐算法研究[J];商场现代化;2008年14期
2	范奥哲;何利力;;一种双向聚类协同过滤推荐算法研究[J];软件导刊;2020年05期
3	何丽;麻强;;一种改进的用户隐式反馈协同过滤推荐算法[J];北方工业大学学报;2020年05期
4	陈朱宇;黄承鑫;周瑞富;王子超;操凤萍;;基于协同过滤的众包任务推荐算法[J];信息技术与信息化;2021年08期
5	黄粲;;一种改进的协同过滤推荐算法[J];经济研究导刊;2016年23期
6	李英;;基于约束校对的协同过滤推荐算法[J];内江科技;2020年03期
7	荣以平;张鹏;朱伟义;张敏;代佰华;张利;;基于用户协同过滤的购电推荐算法[J];电力需求侧管理;2020年05期
8	段立峰;;用户特征和项目属性相融合的协同过滤推荐算法[J];微型电脑应用;2018年04期
9	王艺霏;彭柏;;基于数据双重优化聚类的协同过滤推荐算法[J];信息技术;2018年06期
10	韩路;;协同过滤推荐算法的研究[J];无线互联科技;2013年02期
11	侯婷;;协同过滤推荐算法在智慧图书馆中的应用[J];科技资讯;2021年33期
12	李连焕;;多元协同过滤推荐算法在医科类执业资格考试中的应用[J];电子技术与软件工程;2021年04期
13	徐俊;张政;杜宣萱;肖刚;;基于项目语义的协同过滤冷启动推荐算法研究[J];小型微型计算机系统;2021年11期
14	张兴宇;;基于协同过滤和内容过滤的微博话题混合推荐算法[J];电脑编程技巧与维护;2019年03期
15	秦灿;李旭东;;浅析协同过滤推荐算法[J];电脑知识与技术;2019年13期
16	叶晓庆;刘盾;梁德翠;;基于协同过滤的三支粒推荐算法研究[J];计算机科学;2018年01期
17	毛勇;;基于协同过滤的推荐算法研究[J];计算机时代;2018年07期
18	张龙昌;张洪锐;;基于R树的协同过滤推荐算法[J];计算机系统应用;2016年11期

中国重要会议论文全文数据库

前20条

1	陶红亮;王明文;曹瑛;;基于项目平滑和聚类的协同过滤推荐算法[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2006年
2	骆正清;郑涛;;基于标签聚类的协同过滤推荐算法[A];第十三届（2018）中国管理学年会论文集[C];2018年
3	李建国;姚良超;汤庸;郭欢;;基于认知度的协同过滤推荐算法[A];第26届中国数据库学术会议论文集（B辑）[C];2009年
4	王明文;陶红亮;熊小勇;;双向聚类迭代的协同过滤推荐算法[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年
5	陈曦;;基于二阶定时修正协同过滤系统的信息推荐算法[A];2019年第二届钢铁工业智能制造发展论坛会议论文集[C];2019年
6	黄创光;印鉴;汪静;刘玉葆;王甲海;;不确定近邻的协同过滤推荐算法[A];NDBC2010第27届中国数据库学术会议论文集A辑一[C];2010年
7	孙见山;徐东;姜元春;;融合人格信息的单分类协同过滤方法研究[A];第十二届（2017）中国管理学年会论文集[C];2017年
8	林丽冰;师瑞峰;周一民;李月雷;;基于双聚类的协同过滤推荐算法[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集（一）[C];2008年
9	秦国;杜小勇;;基于用户层次信息的协同推荐算法[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2004年
10	沈杰峰;杜亚军;唐俊;;一种基于项目分类的协同过滤算法[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2005年
11	胡必云;李舟军;王君;;基于心理测量学的协同过滤相似度方法(英文)[A];NDBC2010第27届中国数据库学术会议论文集(B辑)[C];2010年
12	汤显;郭景峰;高英飞;;基于类别相似性的增量协同过滤推荐算法[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集（研究报告篇）[C];2006年
13	王韬丞;罗喜军;杜小勇;;基于层次的推荐:一种新的个性化推荐算法[A];第二十四届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2007年
14	米传民;彭鹏;单晓菲;马静;;考虑显式评分的基于二部图的推荐算法[A];第十七届中国管理科学学术年会论文集[C];2015年
15	万川;张统帅;熊智华;叶昊;;结合自动编码器的两阶段神经协同过滤推荐算法[A];第32届中国过程控制会议(CPCC2021)论文集[C];2021年
16	李俊兰;王芳;;推荐系统理论研究[A];中国计算机用户协会网络应用分会2021年第二十五届网络新技术与应用年会论文集[C];2021年
17	李耀华;张蕊;;基于Mahout的协同过滤推荐算法的实现[A];第三十四届中国（天津）2020’IT、网络、信息技术、电子、仪器仪表创新学术会议论文集[C];2020年
18	唐灿;;基于模糊用户心理模式的个性化推荐算法[A];2008年计算机应用技术交流会论文集[C];2008年
19	梁莘燊;刘莹;;基于效能的学术资源推荐算法研究[A];第六届（2011）中国管理学年会——信息管理分会场论文集[C];2011年
20	张光卫;康建初;李鹤松;刘常昱;李德毅;;面向场景的协同过滤推荐算法[A];中国系统仿真学会第五次全国会员代表大会暨2006年全国学术年会论文集[C];2006年

中国博士学位论文全文数据库

前20条

1	钱付兰;基于商空间模型的协同过滤推荐算法研究[D];安徽大学;2016年
2	许鹏远;多因素综合框架的协同过滤推荐算法[D];大连理工大学;2017年
3	马霄;基于用户社会关系与社区结构的协同过滤推荐算法研究[D];华中科技大学;2017年
4	俞琰;社交网络朋友推荐算法研究[D];南京航空航天大学;2014年
5	黄山山;协同过滤推荐算法的关键性问题研究[D];山东大学;2016年
6	郭磊;社会网络中基于社会关系的推荐算法研究[D];山东大学;2015年
7	杨雷;基于机器学习的个性化推荐算法研究[D];哈尔滨工程大学;2017年
8	杨君;基于情景感知的多维信息推荐研究[D];武汉大学;2011年
9	符明晟;基于深度学习的智能推荐技术研究[D];电子科技大学;2019年
10	顾梁;播存结构中基于协同过滤的内容推荐技术研究[D];东南大学;2017年
11	袁卫华;面向稀疏数据的多视图个性化推荐方法研究[D];山东师范大学;2018年
12	李文俊;时间感知的推荐算法研究[D];电子科技大学;2017年
13	丁玥;基于多源数据的协同过滤推荐算法研究[D];上海交通大学;2018年
14	张艳;基于机器学习的推荐算法研究与应用[D];电子科技大学;2019年
15	丁永刚;融合多指标评分与多源文本的推荐算法研究[D];武汉大学;2018年
16	耿冰蕊;基于多目标优化的个性化推荐算法研究[D];西安电子科技大学;2018年
17	赵震宇;基于深度学习和海云协同的推荐方法研究[D];中国科学技术大学;2019年
18	邢淑凝;基于深度学习的多源信息融合推荐算法研究[D];山东师范大学;2019年
19	伊华伟;基于可疑用户度量的鲁棒推荐方法研究[D];燕山大学;2016年
20	冯浩源;动态用户兴趣模型构建及推荐算法研究[D];天津大学;2017年

中国硕士学位论文全文数据库

前20条

1	于金明;面向农产品的协同过滤推荐算法研究[D];东北农业大学;2017年
2	陈桐鑫;基于分步的混合协同过滤推荐算法的研究[D];北京理工大学;2016年
3	叶树鑫;基于最优化邻居的协同过滤推荐算法的研究[D];陕西师范大学;2014年
4	陈涂;基于协同过滤的推荐算法研究[D];北京邮电大学;2016年
5	贺雨;融合边信息的协同过滤推荐算法研究[D];北京交通大学;2018年
6	李小浩;协同过滤推荐算法稀疏性与可扩展性问题研究[D];重庆大学;2015年
7	方卫华;推荐系统中一种改进的协同过滤推荐算法的研究[D];西安电子科技大学;2013年
8	张阳;基于好友关系和流行度的协同过滤推荐算法研究[D];内蒙古大学;2016年
9	王雪;协同过滤推荐算法的改进研究[D];辽宁科技大学;2016年
10	赵丽嫚;一种新型的协同过滤推荐算法[D];南京邮电大学;2013年
11	张华薇;基于标签和可信邻域的协同过滤推荐算法研究[D];南昌大学;2016年
12	闫晓珊;基于用户综合兴趣的协同过滤推荐算法研究[D];兰州财经大学;2017年
13	张燕红;面向稀疏矩阵偏置的协同过滤推荐算法研究[D];长安大学;2017年
14	林敏;基于云计算的协同过滤推荐算法在智慧图书馆中的应用[D];华侨大学;2013年
15	王正武;基于用户喜好类型的协同过滤推荐算法研究[D];华东师范大学;2011年
16	程相智;混合协同过滤推荐算法研究[D];北京工业大学;2017年
17	陈宗言;面向稀疏数据优化的协同过滤推荐算法[D];南京邮电大学;2017年
18	刘凤林;基于矩阵分解的协同过滤推荐算法研究[D];南京理工大学;2015年
19	周静;基于信任的协同过滤推荐算法研究[D];燕山大学;2013年
20	赵凯;基于社会兴趣聚类的协同过滤推荐算法研究[D];哈尔滨工业大学;2012年

中国重要报纸全文数据库

前1条

1	本报记者卜叶;“我是不是被窃听了？”[N];中国科学报;2020年

	快捷付款方式		订购知网充值卡	订购热线	帮助中心
	微信支付支付宝银行卡	知网卡在线购卡更多>>	免费送卡上门银行汇款购卡邮局汇款购卡	400-819-9993 010-62982499 010-62783978	常见问题在线咨询阅读器下载	充值中心知网卡新手指南