本文關(guān)鍵詞：基于信任和概率矩陣分解的協(xié)同推薦算法研究

  更多相關(guān)文章： 推薦系統(tǒng) 協(xié)同過濾 信任 數(shù)據(jù)稀疏 冷啟動 矩陣分解

【摘要】：為了解決推薦系統(tǒng)的冷啟動和數(shù)據(jù)稀疏性問題,研究人員利用用戶之間的信任關(guān)系提出了多種基于信任的協(xié)同推薦算法,這些方法提高了推薦覆蓋率,然而推薦精確度卻有所降低。綜合考慮用戶之間的信任關(guān)系和用戶的潛在特征,提出了基于信任和概率矩陣分解的協(xié)同推薦算法,通過融入用戶的相似性、影響力、專業(yè)性等知識計算用戶之間不對稱的信任關(guān)系,結(jié)合概率矩陣分解模型進(jìn)行評分預(yù)測。最后在數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗測試評估,實驗表明該算法可以有效提高推薦結(jié)果的精確度。
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;中國人民解放軍75576部隊;
【關(guān)鍵詞】： 推薦系統(tǒng) 協(xié)同過濾 信任 數(shù)據(jù)稀疏 冷啟動 矩陣分解
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61171108) 國家“973”計劃資助項目(2012CB315901,2012CB315905) 國家科技支撐計劃資助項目(2014BAH30B01)
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 0引言互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,為用戶提供了豐富的信息資源。與此同時,人們卻淹沒在海量的數(shù)據(jù)中,用戶很難快速從中獲取感興趣的或者需要的信息,導(dǎo)致信息獲取效率的降低,形成了信息超載(information overload)現(xiàn)象。與傳統(tǒng)的搜索引擎不同,推薦系統(tǒng)旨在為用戶提供個性化過濾服務(wù),

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：581940