基于信任關(guān)系重建和社交網(wǎng)絡(luò)傳遞的推薦算法
本文關(guān)鍵詞:基于信任關(guān)系重建和社交網(wǎng)絡(luò)傳遞的推薦算法
更多相關(guān)文章: 信任關(guān)系 社交網(wǎng)絡(luò) 預(yù)備朋友 二端分布函數(shù) 推薦算法
【摘要】:傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法存在數(shù)據(jù)稀疏和可用用戶偏好信息有限的問題。針對數(shù)據(jù)稀疏問題和聯(lián)系不可靠現(xiàn)象對傳統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò)推薦帶來的影響,提出一種在信任關(guān)系重建和社交網(wǎng)絡(luò)傳遞基礎(chǔ)上的推薦算法。引入去偽存真方法避免聯(lián)系不可靠現(xiàn)象,根據(jù)用戶所建立的聯(lián)系規(guī)模改進(jìn)用戶相似度計算公式提高去偽存真準(zhǔn)確度。定義預(yù)備朋友的概念,為用戶推薦預(yù)備朋友解決數(shù)據(jù)稀疏問題。在重建的信任關(guān)系上利用社交網(wǎng)絡(luò)的傳遞性進(jìn)行預(yù)測評分,并定義二端分布函數(shù)調(diào)節(jié)預(yù)測評分提高推薦準(zhǔn)確度。在數(shù)據(jù)集Epinion上進(jìn)行實驗,結(jié)果表明,該算法能減小數(shù)據(jù)稀疏和聯(lián)系不可靠現(xiàn)象對推薦結(jié)果的負(fù)面影響,有效降低預(yù)測結(jié)果的平均絕對誤差,提高推薦的準(zhǔn)確度。
【作者單位】: 安徽大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 信任關(guān)系 社交網(wǎng)絡(luò) 預(yù)備朋友 二端分布函數(shù) 推薦算法
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項目(61202227) 安徽省自然科學(xué)基金資助項目(1408085MF122)
【分類號】:TP391.3
【正文快照】: 時,帶來了數(shù)據(jù)膨脹的問題。為了從海量的數(shù)據(jù)中1概述篩選到合適的信息,搜索引擎應(yīng)運(yùn)而生,給用戶提供互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展,信息資源得到極大豐富的同關(guān)鍵詞輸入接口查找與用戶需求匹配的信息。與搜 索引擎相比,推薦系統(tǒng)能夠從用戶的配置文件中自是用戶對項目喜愛程度的表現(xiàn)。評分?jǐn)?shù)
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4 梁莘q,
本文編號:926434
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