笔记：基于标签的推荐系统、基于图的推荐算法、PersonalRank

笔记：基于标签的推荐系统、基于图的推荐算法、PersonalRank

发表于11个月前(2015-05-26 19:15)   阅读（ 44） | 评论（ 0）  2人收藏此文章, 我要收藏

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原文：http://www.ituring.com.cn/article/786

基于图的推荐算法，作者将TopicRank改称为PersonalRank，并用到个性化推荐中。用到的图只涉及到了用户和物品，没涉及标签。

若用户a对物品b评分了，则认为是点a和点b之间有连线，可以看作是无权重的，也可以根据评分设置其权重。

对于点k，需要计算其他所有点对点a的相关度： 

若点k代表着用户（即用户k），根据上面的式子计算得到每个点的PR（也叫重要性，是与点k的相关度），然后找到最相关的是物品的、且用户k没评分过的若干点，作为对点k的推荐。

这个方法也可以用来判断物品和标签的相关性，用户和标签的相关性，综合起来可以用来当用户给物品打标签时推荐一些标签。