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基于推荐质量的信任感知推荐系统

引用
推荐系统在解决信息过载方面已经取得了很大的成功,同时也存在数据稀疏、冷启动等问题.如何在评分数据稀疏的情况下获得满意的推荐成为推荐系统亟待解决的问题.将信任引入推荐系统成为解决上述问题的有效方法之一.已有的信任感知推荐系统大多基于布尔型信任关系,且没有考虑信任的领域相关性.在服务选择领域,服务请求者依据QoS(quality of service)选择服务.联想到在服务推荐领域推荐请求者可以依据推荐质量(quality of recommendation,QoR)选择推荐用户,提出了推荐质量(QoR)的概念和基于推荐质量的信任感知推荐系统.QoR的属性包含评价相似度、领域信任值、领域相关度和亲密程度,利用信息熵方法可确定各属性的权重.仿真表明该方法提高了推荐系统在数据稀疏情况下的精确度和评分覆盖率,有效提高了冷启动用户的召回率,在一定程度上解决了冷启动问题.

服务推荐、推荐质量、信任

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TP301.6(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金61201163;江苏省自然科学基金滚动资助项目BK2011072;江苏省博士后科研资助计划项目1002005C

2014-07-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

119-124,135

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

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2014,41(6)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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