基于隐反馈的类时齐 Markov 推荐模型  

Classified Time Homogeneous Markov Model for Recommendation Based on Implicit Feedback

作　　者：刘胜宗[1,2] 廖志芳[1,2] 胡佳[1,2] 樊晓平[1,2,3] 

机构地区：[1]中南大学信息科学与工程学院 [2]中南大学软件学院,湖南长沙410075 [3]湖南财政经济学院网络化系统研究所,湖南长沙410205

出　　处：《电子学报》2014年第4期703-710,共8页Acta Electronica Sinica

基　　金：国家科技支撑计划(No.2012BAH08B00);国家自然科学基金(No.61073105);湖南省自然科学基金(No.12JJ3074)

摘　　要：传统Markov链模型在用户浏览行为预测方面体现出较好的性能,但不能很好的体现出用户的兴趣度和所推荐的页面的重要性,因此本文提出类时齐Markov模型.该模型给不同的类别用户单独创建时齐Markov模型,并用时齐Markov模型的平稳分布表征用户的访问兴趣和页面的重要程度.本文进而提出了基于隐反馈的类时齐Markov推荐模型,在真实的WEB服务器日志数据上的实验证明,类时齐Markov模型具有更好的推荐性能.Markov chain model shows good performance in the user browsing behavior predictions .But it does not work well in reflecting user’s interestingness and the importance of the recommended pages .Therefore ,this paper proposes classified time ho-mogeneous Markov model .The proposed model create a time homogeneous Markov model separately for every different category of users and use the stationary distribution of the time homogeneous Markov model to characterize users ’ access interest and pages’ importance .Then this paper puts forward a classified time homogeneous Markov model for recommendation based on implicit feed -back .The results of experiment with some real WEB server log data show that the proposed model and algorithm have more perfect performance .

关 键 词：WEB挖掘 类时齐Markov模型 平稳分布 用户聚类 个性化推荐 

分 类 号：TN911.23[电子电信—通信与信息系统]