基于社交網(wǎng)絡(luò)用戶信任度的混合推薦算法研究
本文關(guān)鍵詞:基于社交網(wǎng)絡(luò)用戶信任度的混合推薦算法研究
更多相關(guān)文章: 社交網(wǎng)絡(luò) 用戶信任度 混合推薦算法 ModelTrust
【摘要】:為了解決當(dāng)前社交網(wǎng)絡(luò)中基于用戶信任的Web服務(wù)推薦算法存在的覆蓋率不足的問題,整合了當(dāng)前有關(guān)直接信任、間接信任及群體信任度的研究思路,對(duì)相關(guān)的信任度計(jì)算方式進(jìn)行了擴(kuò)展研究。在此基礎(chǔ)上,提出了一種新的混合信任度算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在召回率、用戶信任度和用戶爭(zhēng)議度等指標(biāo)上該混合推薦算法優(yōu)于現(xiàn)有算法ModelTrust,證明了該算法具有覆蓋率較高的特點(diǎn),能解決由單一信任度算法數(shù)據(jù)稀疏性造成推薦結(jié)果不佳的問題。
【作者單位】: 重慶大學(xué)軟件學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 社交網(wǎng)絡(luò) 用戶信任度 混合推薦算法 ModelTrust
【基金】:基于異構(gòu)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)分析的Web服務(wù)推薦研究(61379158)資助
【分類號(hào)】:TP391.3
【正文快照】: 推薦系統(tǒng)的面世有效解決了現(xiàn)代社會(huì)“信息爆炸”帶給普1 直接信任度研究通人群的信息選擇難題。推薦系統(tǒng)目前主要分為3類:基于內(nèi)容過濾的推薦、基于協(xié)同過濾的推薦和基于社會(huì)化過濾的1.1 IOWA算子研究推薦。得益于Facebook、微博等社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的流行,社會(huì)文獻(xiàn)[1]提出了一種
【相似文獻(xiàn)】
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3 秦國(guó);杜小勇;;基于用戶層次信息的協(xié)同推薦算法[A];第二十一屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集(技術(shù)報(bào)告篇)[C];2004年
4 周玉妮;鄭會(huì)頌;;基于瀏覽路徑選擇的蟻群推薦算法:用于移動(dòng)商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)[A];社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型與系統(tǒng)工程——中國(guó)系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)第17屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2012年
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6 梁莘q,
本文編號(hào):887599
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