基于最短路径信任关系的推荐项目计算方法

• 作者: 刘贵松 屈鸿 解修蕊 黄海波
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 关 键 词 协同过滤 推荐系统 相似性度量 最短路径 信任关系
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 复杂性科学专栏
• 页码范围: 162-166
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 3489字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.001

摘要

针对社交网络中协同过滤推荐算法的推荐速度计算问题，提出了一种基于最近邻方法的改进计算方法，并对算法有效性进行了分析。该算法对用户的相似性度量采用基于最短路径的信任关系，用分层图和动态规划的方法进行计算，并在社交网络的应用中对关系链的深度进行限制。对该算法基于KDD Cup 2012 Track 1的数据进行了仿真，并与其他方法做了性能比较。实验表明，改进算法可以很好地平衡推荐效率和准确率指标。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘贵松	电子科技大学计算机科学与工程学院	13	136	7.0	11.0
2	屈鸿	电子科技大学计算机科学与工程学院	13	169	6.0	13.0
3	解修蕊	电子科技大学计算机科学与工程学院	1	6	1.0	1.0
4	黄海波	电子科技大学计算机科学与工程学院	2	8	2.0	2.0