基于点击反馈模型的内容推荐算法研究(英文)
石慧霞1,2
2016-06-28
发表期刊机床与液压
ISSN1001-3881
卷号44期号:12页码:129-135
摘要内容消费性平台优化页面内容的排序具有十分重要的意义。分析捕捉用户在页面浏览时的点击和反馈行为,以用户的兴趣标签与点击内容的主题匹配定义用户的正向点击和反向点击,以用户对内容的偏好评价定义反馈,以逻辑回归模型为基准抽取用户历史的数据进行回归分析,用户实时的点击和反馈行为对内容推荐流中数据进行重排序。以Epinion数据集作为测试数据集,实验结果表明:新的算法比单一采用逻辑回归模型能更为明显地提升数据AUC。
关键词点击和反馈 内容推荐 逻辑回归 重排序 AUC
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收录类别北大核心
语种中文
资助项目supportedbyNationalScienceandTechnologySupportProgram(71102065);ChongqingBasicScienceandResearchProjectinCutting-EdgeTechnologies(cstc2015jcyjA40049);ChongqingMunicipalEducationCommitteeScienceandTechnologyProjectSupportProgram(KJ1403209)
原始文献类型学术期刊
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/62482
专题国家开放大学重庆分部
作者单位1.重庆广播电视大学;
2.重庆工商职业学院
第一作者单位国家开放大学重庆分部
第一作者的第一单位国家开放大学重庆分部
推荐引用方式
GB/T 7714
石慧霞. 基于点击反馈模型的内容推荐算法研究(英文)[J]. 机床与液压,2016,44(12):129-135.
APA 石慧霞.(2016).基于点击反馈模型的内容推荐算法研究(英文).机床与液压,44(12),129-135.
MLA 石慧霞."基于点击反馈模型的内容推荐算法研究(英文)".机床与液压 44.12(2016):129-135.
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