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基于全局有向图的商品会话序列推荐算法
文献摘要：
针对商品会话序列推荐中传统推荐算法过分依赖临近点击状况,在一定程度上丢失整体商品访问趋势的问题,提出一种新的基于全局有向图的商品会话序列推荐算法.首先,构建商品会话序列全局有向图,图中节点为商品,节点间的弧表示点击次序,并用图数据库存储该有向图;其次,给出在有向图上的全局偏好传播策略,同时考虑点击时间因素对推荐的重要影响;最后,获得待推荐商品的评分.在Diginetica和Yoochoose标准数据集上,该算法根据P@20标准,比传统Item-KNN方法推荐准确率分别提升了6.12％和30.25％;根据MRR@20标准,则分别提升了15.04％和33.88％.实验结果表明,该全局有向图搜索和评分策略有效.
文献关键词：
推荐系统;会话序列;图数据库;全局有向图;全局偏好传播
中图分类号：
作者姓名：
苗启朋;何丽莉;姜宇;白洪涛
作者机构：
吉林大学 计算机科学与技术学院,长春 130012;吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春 130012
文献出处：
引用格式：
[1]苗启朋;何丽莉;姜宇;白洪涛-.基于全局有向图的商品会话序列推荐算法)[J].吉林大学学报（理学版）,2022(02):361-368
A类：
全局有向图,全局偏好传播
B类：
会话序列,序列推荐,推荐算法,点击,体商,中节点,次序,图数据库,数据库存储,传播策略,时间因素,Diginetica,Yoochoose,标准数据集,Item,KNN,MRR,图搜索,推荐系统
AB值：
0.261923
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