基于信任和概率矩阵分解的协同推荐算法研究

发布时间：2017-07-27 14:37

  本文关键词：基于信任和概率矩阵分解的协同推荐算法研究

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【摘要】：为了解决推荐系统的冷启动和数据稀疏性问题,研究人员利用用户之间的信任关系提出了多种基于信任的协同推荐算法,这些方法提高了推荐覆盖率,然而推荐精确度却有所降低。综合考虑用户之间的信任关系和用户的潜在特征,提出了基于信任和概率矩阵分解的协同推荐算法,通过融入用户的相似性、影响力、专业性等知识计算用户之间不对称的信任关系,结合概率矩阵分解模型进行评分预测。最后在数据集上进行实验测试评估,实验表明该算法可以有效提高推荐结果的精确度。
【作者单位】： 国家数字交换系统工程技术研究中心;中国人民解放军75576部队;
【关键词】： 推荐系统 协同过滤 信任 数据稀疏 冷启动 矩阵分解
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61171108) 国家“973”计划资助项目(2012CB315901,2012CB315905) 国家科技支撑计划资助项目(2014BAH30B01)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言互联网技术的快速发展,为用户提供了丰富的信息资源。与此同时,人们却淹没在海量的数据中,用户很难快速从中获取感兴趣的或者需要的信息,导致信息获取效率的降低,形成了信息超载(information overload)现象。与传统的搜索引擎不同,推荐系统旨在为用户提供个性化过滤服务,

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本文编号：581940