基于加权序列模式的推荐算法研究-论文.pdf

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1、CN43—1258／TP计算机工程与科学第37卷第7期2015年7月ISSN1007—13OXComputerEngineering&ScienceVo1．37。No．7。Ju1．2015文章编号：1007—130X(2015)07—1399—06基于加权序列模式的推荐算法研究宋威，乔阳阳(北方工业大学计算机学院，北京100144)摘要：由于考虑了用户的访问顺序，基于序列模式的推荐方法正在成为推荐系统研究的热点之一。为提高推荐结果的个性化程度，提出了一种基于加权序列模式的推荐算法PRWSP。首先，给出了新的加权序列模式

2、模型，该模型在设置权重时充分考虑了项目在不同序列中的不同重要程度。其次，通过近似估计序列权重的方式，论证了挖掘加权序列模式时同样满足反单调性，从而约简了搜索空间。最后，定义了序列模式匹配程度的度量标准。实验结果表明，PRWSP算法具有较高的挖掘效率和推荐精度。关键词：数据挖掘；加权序列模式；反单调性；推荐算法中图分类号：TP311文献标志码：Adoi：10．3969／j．issn．1007-130X．2015．07．028Researchontherecommenderalgorithmbasedonweighteds

3、equentialpatternsSONGWei，QIAOYang—yang(SchoolofComputerScience，NorthChinaUniversityofTechnology，Beijing100144，China)Abstract：Consideringusers’accessorder，therecommendationapproachbasedonsequentialpat—ternsisbecomingonehottopicinthefieldofrecommendersystem．Toimpr

4、ovethelevelofpersonaliza—tion，weproposearecommenderalgorithmnamedpersonalizedrecommendationbasedonweightedse—quentialpatterns(PRWSP)．Wefirstpresentanewweightedsequentialpatternmodel，inwhichthedif—ferentimportancedegreesoftheitemsindifferentsequencesareconsidered

5、．Furthermore，byapproxi—mation，therationaleofanti—monotonicityinminingweightedsequentialpatternsisdiscussed，thusthesearchingspaceisreduced．Finally，themeasurementmetricsofthematchingdegreeofthesequentialpatternsaredefined．ExperimentalresultsshowthatthePRWSPalgorit

6、hmhashigherminingefficiencyandrecommendationaccuracy．Keywords：datamining；weightedsequentialpattern；anti—monotonicity；recommenderalgorithm度对推荐系统进行了研究。许多相关领域(如信息引言检索等)的方法[3都可以为推荐系统所借鉴，关联规则便是其中重要的方法来源之一[5]。但是，基作为解决信息超载问题的重要手段，推荐系统于关联规则的推荐算法在模式挖掘阶段未考虑用已成为当前多领域交叉的热点研

7、究内容]，在社会户行为的先后顺序，在推荐阶段未考虑推荐项目重网络等诸多领域有着广泛的应用。各大型电子要程度，导致了这类方法的推荐精度不高。商务系统，如Amazon、eBay等，都不同程度地使用由于有针对性地考虑了访问顺序，因此基于序了各种形式的推荐系统。列模式的推荐技术能更好地反映用户的兴趣与爱自2O世纪90年代中期以来，学者们从多个角好，使推荐结果更加准确。王海波等人引人页面收稿日期：2014—05—19I修回日期：2014—09—15基金项目：国家自然科学基金资助项目(6I105045，51075423)；北方工业

8、大学科研人才提升计划项目(CCXZ201303)通信地址：100144北京市石景山区晋元庄路5号北方工业大学计算机学院Address：SchoolofComputerScience，NorthChinaUniversityofTechnology，5JinyuanzhuangRd，ShijingshanDistrict，Beiji