基于信任度的协同过滤组合新闻推荐算法

• 作者: 刘亚军 高莉莎 鲍娌娜
• 来源期刊: 信息工程期刊：中英文版
• 学科: 工学
• 关键词: 信任度 协同过滤 新闻推荐 组合推荐算法
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 页码范围: 147-151
• 页数: 5页
• 分类号: TP

摘要

针对常见单一推荐技术产生的推荐结果准确率不高并存在一定局限性问题，本文将社会学中的信任关系引入到个性化新闻推荐中，提出了基于信任度的协同过滤组合新闻推荐算法。首先通过推荐的准确率度量用户对推荐算法的信任度，然后基于信任度将Item—based协同过滤推荐算法和User-based协同过滤推荐算法的推荐结果进行组合，以提高推荐的质量。实验结果表明基于信任度的组合推荐算法能更多的向用户推荐感兴趣的新闻，具有更好的推荐效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高莉莎		6	17	2.0	4.0
2	刘亚军	三江学院计算机科学与工程学院	6	54	2.0	6.0
3	鲍娌娜	东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室	1	0	0.0	0.0