融合用户信任的协同过滤推荐算法

• 作者: 李良 程伟杰 董宇欣 赵春晖
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 用户信任 评分信任 偏好信任
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与数据库研究
• 页码范围: 951-955
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 6087字
• 语种: 中文

摘要

针对协同过滤推荐算法中存在的准确率较低、数据稀疏等问题,提出基于用户信任的协同过滤推荐算法,算法包含计算用户之间评分信任度和偏好信任度2个部分.对于用户项目评分矩阵中的用户间共同评分项目,综合考虑共同评分项目的数量以及其在所有评价项目中所占的比例,并与用户评分相似度结合,建立非对称的评分信任矩阵,计算用户评分信任度.对于非共同评分项目,利用项目自身的标签信息以及用户评分权重,计算用户偏好信任度.然后算法将评分信任度和偏好信任度线性加权融合.最后在真实数据集上与相关算法进行实验对比,实验结果表明,提出的算法在推荐的准确率以及评分预测上取得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵春晖	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	364	3419	27.0	39.0
2	董宇欣	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	43	318	9.0	16.0
3	李良	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	4	26	3.0	4.0
4	程伟杰	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	3	18	2.0	3.0