基于用户多维度信任的冷启动推荐模型

• 作者: 何利 胡飘
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 社交信任 多维度信任 冷启动
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 827-834
• 页数: 8页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 6166字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2018.06.014

摘要

在传统协同过滤(collaborative filtering,CF)算法中存在着用户冷启动低效推荐问题,基于社交信息的社会化推荐算法通过引入用户的社交关系来缓解冷用户的数据稀疏问题,具有很好的研究应用前景.但该算法对用户间的信任度量较为片面单一而难以准确地对冷用户做出个性化推荐.针对此缺点,从不同维度量化分析了影响用户信任的因素,理论推导出用户多维度信任度量模型,将该模型计算得到的用户综合信任与传统协同过滤中的用户评分相似度值进行有效线性融合,提出了一种基于用户多维度信任的冷启动推荐模型.通过使用真实数据集Epinions并采用留一法进行实验对比分析.实验结果表明,提出的模型在对冷启动用户的推荐中,其平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、覆盖率(rating coverage,RC)和F1值(F-measure)3个评估指标相比其他算法有了明显改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何利	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	20	47	3.0	6.0
2	胡飘	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	1	2	1.0	1.0