【摘要】：為了解決推薦系統(tǒng)中固有的數(shù)據(jù)稀疏性和冷啟動問題,通常會采用一些額外的與用戶或是項目有關的信息。提出了一種新穎的基于矩陣因子分解的推薦算法,其結合了其他用戶對于活動用戶未來評分的間接影響作用,并進一步將社交網(wǎng)絡中的信任關系融入到算法中。同時,為了避免學習參數(shù)時過度擬合,引入了一種加權的正規(guī)化因子。最后針對一般情況和冷啟動情況,分別在Epinions數(shù)據(jù)集和Ciao數(shù)據(jù)集上進行了實驗。實驗結果表明,相比于其它相關算法,本算法在推薦準確性上有了很大的提高,同時能更好地解決相關問題。
[Abstract]:In order to solve the problem of data sparsity and cold startup inherent in recommendation systems, some additional information related to users or projects is usually used. A novel recommendation algorithm based on matrix factorization is proposed, which combines the indirect influence of other users on the future score of active users, and further integrates the trust relationship in social networks into the algorithm. At the same time, in order to avoid overfitting of learning parameters, a weighted regularization factor is introduced. Finally, experiments are carried out on Epinions data sets and Ciao data sets for general and cold start cases. The experimental results show that the proposed algorithm can improve the accuracy of recommendation and solve the related problems better than other algorithms.
【作者單位】： 江南大學物聯(lián)網(wǎng)工程學院物聯(lián)網(wǎng)技術應用教育部工程研究中心;
【基金】：國家自然科學基金(61673193) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(JUSRP51510,JUSRP51635B)
【分類號】：TP391.3

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6 梁莘q，

本文編號：2247184