改进的基于信任网络和随机游走策略的评分预测模型

• 作者: 翟玉庆 肖志宇
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐 信任网络 随机游走 评分预测 TrustWalker 用户相似度 TopN 评分参考用户
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 602-608
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 6269字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2015.39.05.015

摘要

为了提高推荐算法评分预测的准确度,该文在TrustWalker模型的基础上,提出了一个改进的基于信任网络和随机游走策略的评分预测模型———ReferentialUserWalker模型。该模型通过随机游走策略,利用信任网络中的信任朋友对目标物品或与目标物品相似的物品的评分进行评分预测,并在信任网络中找到最可信的TopN评分参考用户,同时引入信任度权重,降低了噪声数据的影响。实验结果表明,与TrustWalker模型相比,ReferentialUserWalker模型的评分预测准确度有所提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	翟玉庆	东南大学计算机科学与工程学院	46	489	12.0	20.0
5	肖志宇	东南大学计算机科学与工程学院	1	3	1.0	1.0