10.11896/j.issn.1002-137X.2018.10.007
用户非对称信任关系的推荐算法
数据稀疏性是目前协同过滤面临的主要挑战之一.用户间的信任关系为推荐系统提供了有用的附加信息.已有工作主要采用直接信任关系作为附加信息,对间接信任关系考虑得较少.针对这一情况,提出一种融合直接和间接的用户非对称信任关系的推荐算法(ATRec).首先,构建一种信任传递机制,并利用该机制获得用户间的间接非对称信任关系.其次,根据直接和间接非对称信任关系获得每个用户的信任集合.最后,利用信任集合、最近邻的评分和好评阈值计算出商品的受欢迎程度,进而获得对用户的top-N推荐列表.在真实数据集上的实验结果表明,该算法比主流的推荐算法在top-N推荐性能上有更好的表现.
非对称信任关系、推荐系统、个性化推荐、信任传递机制
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TP181(自动化基础理论)
国家自然科学基金项目41604114,61379089
2018-11-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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