【摘 要】
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目前主流推荐算法是在显式评分或者隐式特征相似的基础上,忽略了用户就餐行为序列中的网络拓扑结构关系,使得用户就餐行为中隐含的喜好信息难以被很好地定性刻画。对此,提出
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11505153,61572439),浙江省自然科学基金资助项目(LR19F030001)
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目前主流推荐算法是在显式评分或者隐式特征相似的基础上,忽略了用户就餐行为序列中的网络拓扑结构关系,使得用户就餐行为中隐含的喜好信息难以被很好地定性刻画。对此,提出了一种融合用户行为网络信息的个性化餐馆推荐系统。首先根据用户的历史就餐行为序列信息,构建其就餐地理位置转移网络和口味信息转移网络。然后利用网络图表征方法得出位置和口味标签的向量表征,刻画了用户历史就餐行为偏好,并提出用户每次就餐时的怀旧指数GT。最后,将怀旧指数GT结合用户评分信息融入到已有的协同过滤推荐算法框架中,得到改进的融合用户行为网络信息
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