基于受限信任关系和概率分解矩阵的推荐

• 作者: 印桂生 张亚楠 董宇欣 韩启龙
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐算法 受限信任传播 概率分解矩阵 用户的冷启动问题
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 904-911
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6659字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.05.011

摘要

现有的推荐算法很难对没有任何记录的冷启动用户或者历史记录稀疏的用户给出准确的推荐，即用户的冷启动问题。本文提出一种基于受限信任关系和概率分解矩阵的推荐方法，由不信任关系约束信任关系的传播，得到准确且覆盖全面的用户信任关系矩阵，并通过对用户信任关系矩阵和用户商品矩阵的概率分解联合用户信任关系和用户商品矩阵信息，为用户给出推荐。实验表明该方法对冷启动用户和历史记录稀疏的用户的推荐效果有较大幅度的提升，有效地解决了用户的冷启动问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	印桂生	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	113	842	16.0	23.0
2	董宇欣	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	43	318	9.0	16.0
3	韩启龙	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	32	208	8.0	13.0
4	张亚楠	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	4	51	3.0	4.0