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摘要
当前基于二分网络的推荐算法未考虑推荐对象之间的语义关系,因此文中提出一种融合语义模型的二分网络推荐算法。该算法利用作者主题模型将推荐对象的语义信息降维至二维向量空间;然后计算推荐对象之间的语义相似度,把该语义相似度融合到基于物质扩散的二分网络推荐算法中。以新能源汽车专利权人推荐为实例进行实验验证,结果表明,该算法相比于单一的二分网络推荐算法具有更高的准确率和召回率,准确率提高比率为2.29%,召回率提高比率为4.15%。
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当前基于二分网络的推荐算法未考虑推荐对象之间的语义关系,因此文中提出一种融合语义模型的二分网络推荐算法。该算法利用作者主题模型将推荐对象的语义信息降维至二维向量空间;然后计算推荐对象之间的语义相似度,把该语义相似度融合到基于物质扩散的二分网络推荐算法中。以新能源汽车专利权人推荐为实例进行实验验证,结果表明,该算法相比于单一的二分网络推荐算法具有更高的准确率和召回率,准确率提高比率为2.29%,召回率提高比率为4.15%。
