基于社会网络小世界性改进的信任感知推荐系统

• 作者: 成丽静 杨岸桢 范永全
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: 信任 信任感知推荐系统 小世界现象
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 27-29
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.5

摘要

信任感知推荐系统（TARS）是利用用户间的信任来解决推荐系统中的数据稀疏性,冷启动用户和冷启动项目问题。随着互联网上出现越来越多的现实社会关系,用户间的信任关系变得越来越复杂,因此信任值的计算也越来越困难。提出基于社会网络的小世界性的信任感知推荐系统（i TARS）,利用最优信任传播距离来改进信任值计算方法。在Movie Lens数据集上的实验结果表明,该方法在推荐准确度和召回率上有显著提高,特别对越稀疏的数据效果更好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范永全	西华大学计算机与软件工程学院	22	113	5.0	10.0
2	杨岸桢	西华大学计算机与软件工程学院	3	0	0.0	0.0
3	成丽静	西华大学计算机与软件工程学院	3	3	1.0	1.0