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摘要:
随着社交网络的快速发展、社交网络用户规模的不断扩大,如何为用户推荐感兴趣的信息变得越发困难.传统的推荐方法利用用户兴趣的历史数据来预测用户未来感兴趣的项目,忽视了社交网络中的信任关系,导致推荐方法的推荐质量不高.针对上述问题,提出了基于社会信任潜在因子模型的推荐方法.该方法引入社会信任来度量社交网络中朋友之间的隐含信任关系,根据社会信任程度来选择用户信任的朋友,对用户信任的朋友与目标用户的共同兴趣进行潜在因子分析,构建基于社会信任的潜在因子模型,实现目标用户的前k个项目推荐.真实数据集上的对比实验结果表明,基于社会信任潜在因子模型的推荐方法在推荐质量上优于现有的推荐方法.
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文献信息
篇名 一种基于社会信任潜在因子模型的推荐方法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 社会信任计算 潜在因子分析 推荐系统 社会推荐 社交网络
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目 网络与通信
研究方向 页码范围 163-167,191
页数 6页 分类号 TP311
字数 6759字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张维石 大连海事大学信息科学技术学院 34 272 9.0 15.0
2 邢星 渤海大学信息科学与技术学院 14 26 3.0 4.0
3 贾志淳 渤海大学信息科学与技术学院 23 47 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
社会信任计算
潜在因子分析
推荐系统
社会推荐
社交网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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