基于因子分解机与情景感知的企业知识推荐方法研究  

Research on Enterprise Knowledge Recommendation Algorithm Based on Factorization Machines and Context Aware

作　　者：密阮建驰 战洪飞[1] 余军合[1] 

机构地区：[1]宁波大学机械工程与力学学院,浙江宁波315211

出　　处：《情报科学》2016年第12期27-30,35,共5页Information Science

基　　金：浙江省自然科学基金项目(LY14G010003;Y16G010006);浙江省公益性技术应用研究计划项目(2014C31087;2016C31047);国家自然科学基金项目(71071081)

摘　　要：目前基于情景的知识推荐算法大部分采用的是基于情景过滤的方法。本文采用情景建模方法,基于因子分解机与情景感知,提出一种新的企业知识推荐算法,结合知识情景数据转化成特征向量的方法,实现有效利用企业数据来适应员工的个性化知识需求,并进行针对性的知识推荐。最后,本文通过两组实验验证了该算法在稀疏数据中仍有较好的推荐质量,并能在线性时间内完成预测任务。At present, most proposed knowledge recommendation algorithm is still using methods based on contextual filter- ing. In this paper, we propose a new knowledge recommendation algorithm for enterprise using contextual modeling. Com- bining with a method which can transform knowledge context data into feature vector, we realize effect adaptation of staffs＇ personalized knowledge requirement, and recommend knowledge speeifically. Finally, through two experiments in sparse data, we verify the algorithm a good quality of recommendation in linear time.

关 键 词：知识推荐 因子分解机 情景感知 推荐系统 

分 类 号：F272.4[经济管理—企业管理]