融合信任用户间接影响的个性化推荐算法

发布时间：2018-09-18 07:16

【摘要】：为了解决推荐系统中固有的数据稀疏性和冷启动问题,通常会采用一些额外的与用户或是项目有关的信息。提出了一种新颖的基于矩阵因子分解的推荐算法,其结合了其他用户对于活动用户未来评分的间接影响作用,并进一步将社交网络中的信任关系融入到算法中。同时,为了避免学习参数时过度拟合,引入了一种加权的正规化因子。最后针对一般情况和冷启动情况,分别在Epinions数据集和Ciao数据集上进行了实验。实验结果表明,相比于其它相关算法,本算法在推荐准确性上有了很大的提高,同时能更好地解决相关问题。
[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.
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心;
【基金】：国家自然科学基金(61673193) 中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP51510,JUSRP51635B)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2247184