融合标签传播和信任扩散的个性化推荐方法

• 作者: 刘功申 张浩霖 郭弘毅 陈博文
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 标签传播 大社区 扩散算法 信任网络
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 先进计算与数据处理
• 页码范围: 33-38
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 6042字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.12.006

摘要

信任网络能模拟现实社会，因此其用户间的信任数据可用于推荐算法，但同时也面临数据稀疏的问题，推荐效果较差。针对该问题，提出融合标签传播和信任扩散的个性化推荐方法。设计基于标签传播的大社区发现算法，得到独属于每个用户的大社区。根据各用户所属大社区内用户间的信任网络，给出信任预处理算法，预测用户新的信任关系，从而扩展用户的信任网络，并利用混合信任扩散算法，使用户及其所在大社区内其他用户之间的信任度更趋差异化。使用Epinions. com上的数据集进行实验，结果表明，与普通信任网络推荐方法相比，该方法的推荐准确度有明显提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘功申	上海交通大学信息安全工程学院	97	848	14.0	25.0
2	郭弘毅	上海交通大学信息安全工程学院	3	64	3.0	3.0
3	张浩霖	上海交通大学信息安全工程学院	3	13	2.0	3.0
4	陈博文	上海交通大学信息安全工程学院	1	9	1.0	1.0