结合个体影响力和信任传递的推荐算法

• 作者: 杨强 杨有
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 个体影响力 推荐系统 信任传递 非负矩阵分解
• 年，卷（期）: 2017,（15）
• 页码范围: 36-40
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.3
• 字数: 4986字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1603-0380

摘要

针对推荐系统中存在的数据稀疏性和推荐准确性问题,利用信任传递思想,融合个体影响力计算模型和用户评分预测模型,使用结构投影非负矩阵分解推荐算法,采用随机梯度下降逼近方法,提出了一种以保留原始数据结构特征为目的、融合个体影响力和信任传递的结构投影非负矩阵分解推荐算法TP-SPNMF.通过多组对比实验证明,相比其他算法,TP-SPNMF算法不仅降低了MAE和RMSE,还提高了系统的预测准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨有	重庆师范大学计算机与信息科学学院	80	395	11.0	15.0
2	杨强	重庆师范大学计算机与信息科学学院	6	19	2.0	4.0