【摘要】：為處理推薦行為來(lái)源復(fù)雜、路徑多樣、不信任陌生推薦等問(wèn)題,提出一種在社交網(wǎng)絡(luò)中信任驅(qū)動(dòng)推薦方法。該方法利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò),計(jì)算用戶評(píng)分的先驗(yàn)概率分布以及朋友之間的聯(lián)合條件概率,預(yù)測(cè)用戶在該環(huán)境下的評(píng)分并將推薦給用戶。在信任驅(qū)動(dòng)推薦過(guò)程中,預(yù)測(cè)評(píng)分既考慮到用戶的偏好,也考慮到用戶的社會(huì)關(guān)系;此外,用戶的信息交換只限于朋友之間,能夠有效保護(hù)用戶的隱私。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的推薦方法在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和推薦覆蓋率上具有良好的性能。
[Abstract]:In order to deal with the problems of complex sources of recommendation behavior, multiple paths and distrust of unfamiliar recommendation, a new method of trust-driven recommendation in social networks is proposed. The method uses Bayesian network to calculate the prior probability distribution of the user score and the joint conditional probability among friends, and predicts the user's score in this environment and recommends it to the user. In the process of trust-driven recommendation, the prediction score takes into account the user's preference as well as the user's social relationship. In addition, the user's information exchange is limited to the friends, which can effectively protect the user's privacy. The experimental results show that the proposed recommendation method has good performance in prediction accuracy and recommendation coverage.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;南通科技職業(yè)學(xué)院信息工程系;南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61501253,No.60905040) 中國(guó)博士后科學(xué)基金項(xiàng)目(No.2013M531393) 江蘇省“六大人才高峰”第十一批高層次人才選拔培養(yǎng)資助項(xiàng)目(No.XXRJ-009) 江蘇省基礎(chǔ)研究計(jì)劃(自然科學(xué)基金)項(xiàng)目(No.BK20131382,No.BK20151506) 江蘇省博士后科研資助計(jì)劃項(xiàng)目(No.1102102C) 江蘇省2014年度普通高校研究生實(shí)踐創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(No.SJZZ_0107)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3

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10 路榮;張e，

本文編號(hào)：2171488