一种融合用户评分可信度和相似度的协同过滤算法

• 作者: 刘胜宗 吴言凤 廖志芳 樊晓平
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 评分可信度 推荐系统 评分欺诈
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 软件与数据库技术
• 页码范围: 973-977
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 6436字
• 语种: 中文

摘要

传统基于信任的推荐算法容易受用户之间评分偏好差异的影响,尤其在存在评分欺骗数据的情况下,算法的准确性波动很大.针对这些问题,本文提出了新的融合用户评分可信度和相似度的推荐算法,该算法将用户评分准确度、认可度和评分数量权重因子相结合,分析了这些因素对用户评分可信度的影响,建立起可信度跟这三者之间的计算关系.本文进行了无欺骗数据存在和有欺骗数据存在的两类对比实验.实验结果表明,在无欺骗数据时该算法提高了推荐准确性,并在有欺骗数据存在的情况下同时提高了系统的准确性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊晓平	中南大学信息科学与工程学院	236	3229	28.0	45.0
5	廖志芳	中南大学软件学院	65	468	12.0	19.0
6	刘胜宗	中南大学信息科学与工程学院	4	29	2.0	4.0
7	吴言凤	中南大学软件学院	2	22	1.0	2.0