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摘要:
传统协同过滤推荐系统的缺点在于通常用户对商品的评价是非常稀疏的。信任推荐系统可有效解决这些问题,但性能还有待提升。为进一步提高算法性能,提出一种基于信任网络条件传递与归并的推荐算法。算法引入有条件的信任传递对搜索路径进行过滤,同时在算法中引入奖惩机制以进一步提高算法的准确率。算法针对准确率和覆盖率指标进行实验,与协同过滤算法、TidalTrust算法以及矩阵分解算法进行实验对比,结果表明算法在两项指标上都有进一步的提升。
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文献信息
篇名 基于信任网络条件传递与归并的推荐算法
来源期刊 福建电脑 学科
关键词 推荐系统 信任网络 信任条件传递性 协同过滤算法 矩阵分解
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 1-3,57
页数 4页 分类号
字数 4500字 语种 中文
DOI 10.16707/j.cnki.fjpc.2016.03.001
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 童向荣 烟台大学计算机与控制工程学院 50 273 10.0 14.0
2 姜先旭 烟台大学计算机与控制工程学院 3 7 1.0 2.0
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信任条件传递性
协同过滤算法
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