【摘 要】
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推荐算法通常基于用户的行为数据进行建模,然而显式行为数据的稀疏性可能会引起推荐算法的冷启动问题。为了降低数据稀疏和冷启动问题对推荐算法效果的影响,在已有显式信任关系的基础上,基于用户相似度引入隐式信任关系,通过SVD++隐语义模型设计了新的推荐算法。为了提升算法效果,进一步融合邻域模型,推导出算法评分预测式及损失函数。在Epinions开源数据集中将RMSE和MAE作为测试指标,在全体用户集和冷启动用户集上进行对比实验。实验结果显示,设计的推荐算法可以在一定程度上改善原推荐算法的冷启动问题,并取得更好的评
【机 构】
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平安科技（深圳）有限公司,北京大学互联网研究院（深圳）
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推荐算法通常基于用户的行为数据进行建模,然而显式行为数据的稀疏性可能会引起推荐算法的冷启动问题。为了降低数据稀疏和冷启动问题对推荐算法效果的影响,在已有显式信任关系的基础上,基于用户相似度引入隐式信任关系,通过SVD++隐语义模型设计了新的推荐算法。为了提升算法效果,进一步融合邻域模型,推导出算法评分预测式及损失函数。在Epinions开源数据集中将RMSE和MAE作为测试指标,在全体用户集和冷启动用户集上进行对比实验。实验结果显示,设计的推荐算法可以在一定程度上改善原推荐算法的冷启动问题,并取得更好的评
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