【摘 要】
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提出一种嵌入用户评分偏好置信度的社会化推荐算法Conf-SMF,将用户评分偏好与拓展后的社会信任关系结合起来,有效提高了推荐质量。在FilmTrust、CiaoDVD和Epinions 3个公开数
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51705354),中国教育和科研计算机网创新基金“赛尔网络下一代互联网技术创新项目”(NGII20190411)
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提出一种嵌入用户评分偏好置信度的社会化推荐算法Conf-SMF,将用户评分偏好与拓展后的社会信任关系结合起来,有效提高了推荐质量。在FilmTrust、CiaoDVD和Epinions 3个公开数据集上进行实验,实验结果表明:提出的算法相比TrustMF、CUNE-MF推荐算法,在3个数据集上预测误差最大分别降低5.79%、4.58%;14.13%、12.84%;10%、8.77%。另外,所提出的算法对“冷启动”用户与“活跃”用户的预测评分性能也有所提高。
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