融合信任传播和奇异值分解的社会化推荐算法

• 作者: 余正涛 李卫疆 赵铁军 齐静
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 社会化推荐 信任网络 信任传播 奇异值分解
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 236-242
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6822字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.08.040

摘要

针对用户信任矩阵中的数据稀疏问题,设计用户信任关系的传播规则,根据该规则计算用户之间的信任度,填充用户信任矩阵.在此基础上,结合用户信任传播算法和奇异值分解模型,提出一种社会化推荐算法,将用户评分矩阵与信任关系矩阵相结合,提高推荐系统的预测准确率.在Epinions和Filmtrust公开数据集上的实验结果表明,该算法相比传统推荐算法具有更高的推荐质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵铁军	哈尔滨工业大学计算机学院	123	1278	19.0	32.0
2	余正涛	昆明理工大学信息工程与自动化学院	122	877	17.0	24.0
3	李卫疆	昆明理工大学信息工程与自动化学院	18	106	4.0	10.0
4	齐静	昆明理工大学信息工程与自动化学院	1	10	1.0	1.0