融入用户隐式信任的协同过滤推荐算法

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户：liongliong559

【摘要】

：

为解决传统推荐系统中的数据稀疏、关联性差、冷启动等方面的问题,有学者提出将社交中的信任关系引入推荐系统形成社会化推荐机制.这在一定程度上提高了推荐精度,但是显式信任信息很难获取并且现有的信任信息非常稀疏.针对加入用户信任信息算法的不足之处,提出了融入用户隐式信任的协同过滤推荐算法模型FITrustSVD,该模型是在TrustSVD算法的基础上融入了用户的隐式信任,定义了隐式信任用以矫正用户间的信任信息,对用户的信任范围做了约束,改进相似度算法的计算公式,并在信任预测公式中加入了用户的信任偏置.实验表明改进

【作者】

：

郎亚坤王国中

【机构】

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上海工程技术大学电子电气工程学院,广播电视人工智能应用国家广播电视总局重点实验室

【出处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2021年8期

【关键词】

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协同过滤社会化推荐隐式信任 FITrustSVD算法信任偏置

【基金项目】

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国家重点研发计划项目(2019YFB1802700)资助。

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