基于用户关系挖掘的多策略推荐算法

• 作者: 周杰 李弼程 李玉翔 许斌
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信任传播 多策略结合 偏好预测 推荐多样性
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机技术及应用
• 页码范围: 492-498
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5505字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2013.04.020

摘要

个性化推荐服务为解决网络信息过载问题提供了有效手段.传统的推荐方法大多只关注于如何提高推荐的准确性,而忽略了推荐多样性对用户体验的影响.文章将社会网络用户关系挖掘应用于用户偏好预测及推荐中,提出了一种基于用户关系挖掘的多策略推荐算法.采用信任传播模型挖掘用户间的信任度,计算用户偏好配置文件的余弦相似性获得用户间的相似度,并给出4种将用户信任度、相似度结合的策略,在定义用户偏好预测函数的基础上采用Topn原则为用户给出推荐结果.实验结果表明,文章方法不仅减少了数据稀疏性的影响,而且兼顾了推荐准确性与多样性指标,提高了推荐系统的整体性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李弼程		102	1583	19.0	37.0
2	李玉翔		6	9	2.0	3.0
3	周杰		11	104	4.0	10.0
4	许斌		2	9	2.0	2.0