AACD:基于属性协同的自适应物质扩散推荐算法
AACD: adaptive attribute-collaborative material diffusion recommendation algorithm
兰州交通大学 经济管理学院, 兰州 730070
摘要
针对传统基于二部图的物质扩散算法难以适应用户偏好异质性和物品属性多样性的问题,提出了一种自适应属性协同的物质扩散算法(Adaptive Attribute-Collaborative Material Diffusion,AACD)。首先引入属性竞争力系数,对用户偏好进行差异化捕捉;其次构建用户-属性耦合结构,自适应调控扩散路径与强度,从而挖掘高阶协同信号并提升资源传递的灵活性;最后通过稳态解分析保证算法的收敛性。通过在Ciao等三个公开数据集上的实验验证,实验结果显示,在MovieLens-1M数据集上,recall@N、precision@N和NDCG@N较最优基准模型分别提升了6.57%、7.03%和11.37%,其结果验证了AACD在缓解资源分配偏差问题和流行度偏移问题的有效性。
基金项目
甘肃省自然科学基金项目(23JRRA898)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0213
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第2期
发布历史
[2025-10-27] 优先出版
引用本文
钱晓东, 王汝宽. AACD:基于属性协同的自适应物质扩散推荐算法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0213. (Qian Xiaodong, Wang Rukuan. AACD: adaptive attribute-collaborative material diffusion recommendation algorithm [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0213. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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