一种基于协同上下文关系学习的同城活动推荐算法
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作者简介:

赖奕安(1994-),男,广东茂名人,硕士生,主要研究领域为推荐系统;杜雨露(1987-),男,博士,主要研究领域为个性化推荐系统;张玉洁(1969-),女,副教授,主要研究领域为网络服务,用户需求,推荐服务;孟祥武(1966-),男,博士,教授,博士生导师,CCF高级会员,主要研究领域为网络服务,用户需求,推荐服务.

通讯作者:

张玉洁,E-mail:zhangyj@bupt.edu.cn

中图分类号:

TP311

基金项目:

北京市教育委员会共建项目


Local Event Recommendation Algorithm Based on Collective Contextual Relation Learning
Author:
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Fund Project:

Mutual Project of Beijing Municipal Education Commission, China

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    摘要:

    新兴的基于活动的社交网络以活动为核心,结合线上关系与线下活动促进用户真实、有效的社交关系的形成,但过多的活动信息会使用户难以分辨和选择.结合上下文进行个性化同城活动推荐,是解决活动信息过载问题的一种有效手段.然而大部分现有的同城活动推荐算法都是从用户参与活动记录中间接统计用户对上下文信息的偏好,忽略了两者之间潜在的交叉影响关系,从而影响了推荐结果的有效性.为了解决用户参与活动偏好与上下文信息潜在交叉影响关系利用不足的问题,提出了一种基于协同上下文关系学习的同城活动推荐算法(colletivecontextual relation learning,简称CCRL).首先,对用户参与活动记录和活动主办方、活动内容、活动地点、举办时间等相关上下文信息进行关系建模;然后,采用多关系贝叶斯个性化排序学习方法进行协同上下文关系学习及同城活动推荐.Meetup数据集上的实验结果表明,该算法在多项指标上均优于现有的主流活动推荐算法.

    Abstract:

    The newly emerging event-based social network (EBSN) based on the event as the core combines the online relationship with offline activities to promote the formation of real and effective social relationship among users. However, excessive activity information would make users difficult to distinguish and choose. The context-aware local event recommendation is an effective solution for the information overload problem, but most of existing local event recommendation algorithms only learns users' preference for contextual information indirectly from statistics of historical event participation and ignores latent correlations among them, which impacts on recommendation effectiveness. To take full advantage of latent correlations between users' event preference and contextual information, the proposed collective contextual relation learning (CCRL) algorithm models relations among users' participation records and related contextual information such as event organizer, description text, venue, and starting time. Then multi-relational Bayesian personalized ranking (MRBPR) algorithm is adapted for collective contextual relation learning and local event recommendation. Experiment results on Meetup dataset demonstrate that proposed algorithm outperforms state-of-the-art local event recommendation algorithms in terms of many metrics.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

赖奕安,张玉洁,杜雨露,孟祥武.一种基于协同上下文关系学习的同城活动推荐算法.软件学报,2020,31(2):421-438

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  • 收稿日期:2017-12-25
  • 最后修改日期:2018-03-22
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  • 在线发布日期: 2020-02-17
  • 出版日期: 2020-02-06
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