本文關(guān)鍵詞：基于用戶信任及推薦反饋機(jī)制的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)推薦模型

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【摘要】：社會(huì)網(wǎng)絡(luò)包括以興趣為核心的興趣網(wǎng)絡(luò)和以信任為核心的信任網(wǎng)絡(luò)。如何利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中用戶信任與興趣相似的好友的項(xiàng)目數(shù)據(jù)來擴(kuò)展用戶本身的項(xiàng)目數(shù)據(jù)集,緩解用戶數(shù)據(jù)稀疏性,利用目標(biāo)用戶的好友的項(xiàng)目評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)為其產(chǎn)生推薦,是研究的重點(diǎn)。和傳統(tǒng)的推薦方法相比,提出一種改進(jìn)模型SIMTM(Similar and Trust Model)來提供用戶更加高效的推薦體驗(yàn)。該模型融合用戶興趣度和信任度作為初始親密程度,根據(jù)融合后的好友網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推薦,同時(shí)根據(jù)推薦反饋,來不斷地優(yōu)化用戶的項(xiàng)目評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)集,使得親密的用戶好友更加親密,過濾掉用戶的普通好友,優(yōu)化用戶之間的興趣和信任關(guān)聯(lián);并重新計(jì)算用戶之間的親密程度形成融合用戶與其好友的融合網(wǎng)絡(luò),直至前后兩次根據(jù)親密程度得到的推薦結(jié)果相近,根據(jù)得到的最優(yōu)的親密程度構(gòu)建融合網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行推薦。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型在數(shù)據(jù)稀疏的情況下,能有效提高用戶推薦的準(zhǔn)確率和覆蓋率。
【作者單位】： 寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 社會(huì)網(wǎng)絡(luò) 興趣網(wǎng)絡(luò) 信任網(wǎng)絡(luò) 融合網(wǎng)絡(luò) 推薦反饋 信任更新
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 0引言隨著現(xiàn)代科技及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,人與人之間的原有的物理活動(dòng),逐漸向互聯(lián)網(wǎng)等虛擬空間發(fā)展,人與人的社交活動(dòng)也全面帶入了在線社交時(shí)代。在線社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為了人與人交往的必不可少的手段,也衍生了很多很優(yōu)秀的在線社交平臺(tái),如Facebook、Twitter、國內(nèi)的QQ和新浪微博

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