定向信息推荐下多维信任数据协同推荐算法研究

摘要：

随着通信用户数量的逐渐增加,当前多维信任数据协同推荐算法无法有效满足用户对资源多样性、准确性和发掘能力的要求.为此,提出一种新的定向信息推荐下多维信任数据协同推荐算法.通过矢量空间模型对用户兴趣进行描述,将具有代表性的用户看作该类用户的聚类中心,建立用户对资源的偏好矩阵,求出依据综合信任值的用户相似度;重复选择聚类中心,直至符合既定阈值.获取用户聚类结果后,选择待推荐用户所处聚类中和该用户相似的若干用户,依据上述近邻对目标资源的评分值实现目标用户对目标项目的预测.给出定向信息推荐下多维信任数据协同推荐算法的实现过程,输出Top-N多维信任数据推荐集合.实验结果表明,所提算法预测精度和资源多样性高,发掘能力强,推荐效果好.

关键词：定向信息推荐、多维信任数据、协同推荐

所属期刊栏目：17

分类号：TP391.75(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：201-206