基于社交网络用户信任度的混合推荐算法研究

发布时间：2017-09-20 10:43

  本文关键词：基于社交网络用户信任度的混合推荐算法研究

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【摘要】：为了解决当前社交网络中基于用户信任的Web服务推荐算法存在的覆盖率不足的问题,整合了当前有关直接信任、间接信任及群体信任度的研究思路,对相关的信任度计算方式进行了扩展研究。在此基础上,提出了一种新的混合信任度算法。实验结果表明,在召回率、用户信任度和用户争议度等指标上该混合推荐算法优于现有算法ModelTrust,证明了该算法具有覆盖率较高的特点,能解决由单一信任度算法数据稀疏性造成推荐结果不佳的问题。
【作者单位】： 重庆大学软件学院;
【关键词】： 社交网络 用户信任度 混合推荐算法 ModelTrust
【基金】：基于异构服务网络分析的Web服务推荐研究(61379158)资助
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 推荐系统的面世有效解决了现代社会“信息爆炸”带给普1　直接信任度研究通人群的信息选择难题。推荐系统目前主要分为3类:基于内容过滤的推荐、基于协同过滤的推荐和基于社会化过滤的1.1　IOWA算子研究推荐。得益于Facebook、微博等社交网络应用的流行,社会文献[1]提出了一种

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6 梁莘q，

本文编号：887599