【摘 要】
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情境感知推荐系统是当前推荐领域的研究热点之一,它的出现突破了传统推荐算法只能依赖用户和项目间二元关系的局限,考虑了用户和项目所处的情境,如时间、位置、季节、天气、周围人员、情绪等等,依据用户-情境-物品的三元关系提高推荐系统的推荐性能,可以广泛应用于电影推荐、直播推荐、商品推荐等诸多场景。电影是一种强烈的情绪载体,所以在电影推荐领域,情境信息尤其是情绪信息就显得尤为特殊且重要。但是,现有的电影情境
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情境感知推荐系统是当前推荐领域的研究热点之一,它的出现突破了传统推荐算法只能依赖用户和项目间二元关系的局限,考虑了用户和项目所处的情境,如时间、位置、季节、天气、周围人员、情绪等等,依据用户-情境-物品的三元关系提高推荐系统的推荐性能,可以广泛应用于电影推荐、直播推荐、商品推荐等诸多场景。电影是一种强烈的情绪载体,所以在电影推荐领域,情境信息尤其是情绪信息就显得尤为特殊且重要。但是,现有的电影情境感知推荐系统往往存在情境意义不明确、情绪上下文挖掘不充分、计算复杂等等问题,用户-情境-物品的三维矩阵还会引起数据稀疏性增大的问题。目前的一种研究观点认为:基于统计的算法已趋近瓶颈,可解释性极差且效果难有质的提高,必须要引入跨学科的其他成果才能帮助继续提升某个特定领域的推荐效果。为解决上述问题,研究了中西方的情绪调节理论,选择了一种适合融入电影推荐的中医心理学理论——“情志相胜”,引入推荐算法的设计中。提出了一种电影的“情绪导向模型”和两种情绪因素敏感的电影推荐算法,不仅大大减小了计算量,而且使推荐结果易于解释:首先依据中医心理学理论预设五类“情绪导向”,然后利用观影者为电影标记的大量情绪标签,参照k-means聚类算法和TF-IDF算法的思想,为电影建立“情绪导向模型”;其次依据“情绪导向模型”分别对SVD++和ICAMF算法进行改进,设计了两种情绪因素敏感的电影推荐算法Emotion＿SVD++和Emotion＿ICAMF。最后,利用由豆瓣网收集的真实数据集以及LDOS-Co Mo Da公开数据集进行测试对比。结果显示,融入情绪调节理论之后,新算法评分预测的RMSE和MAE对比RSVD、Bias＿SVD、SVD++、ICAMF-I均有一定程度下降,并且收敛时间明显短于参考算法中效果最好的ICAMF-Ⅰ、ICAMF-Ⅱ算法。
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