基于用户影响力游走模型的社会化推荐算法

• 作者: 文俊浩 柳玲 王喜宾 马艺
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 局部影响力 全局影响力 随机游走模型 社会化推荐 协同过滤
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 页码范围: 61-67
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 8090字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1512-0289

摘要

社会化推荐在一定程度上缓解了推荐中的数据稀疏性问题,但是通常仅考虑了社交网络中用户间的局部影响关系.综合考虑用户的局部影响力和全局影响力,提出了基于用户影响力游走模型的社会化推荐算法,该算法根据用户信任关系和历史行为分析用户的局部影响力,通过评估用户的评分质量研究用户的全局影响力,然后将二者有机结合计算随机游走模型中各节点之间的转移概率.通过与以往的算法在均方根误差、覆盖率和F-Measure等指标的实验结果表明,提出的算法在一定程度上提高了推荐的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	文俊浩	重庆大学软件学院	132	1224	19.0	25.0
2	柳玲	重庆大学软件学院	20	239	10.0	15.0
3	马艺	重庆大学软件学院	1	2	1.0	1.0
4	王喜宾	重庆大学软件学院	3	30	2.0	3.0