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基于信任机制下概率矩阵分解的用户评分预测
基于信任机制下概率矩阵分解的用户评分预测
作者:
刘淇
徐童
杜东舫
管楚
陈恩红
鲁亚男
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
聚类分析
概率矩阵分解
推荐系统
信任关系
摘要:
互联网的蓬勃发展,在为用户提供便利的同时,其海量信息也为用户选择造成了困难,基于用户理解的信息推荐服务正成为应时之需.相较于面向单个用户信息的传统推荐技术,基于社交信息的推荐技术通过引入影响力建模,可以更真实地还原用户属性及行为.然而,已有的社交推荐技术往往停留于对用户影响的笼统归纳,并没有对其内在机制进行清晰分类和量化.针对这一问题,通过对用户评分行为中的信任关系进行分析,着重研究了信任用户间接影响用户偏好和直接影响用户评分两种不同机制,进而提出了基于用户间信任关系融合建模的概率矩阵分解模型TPMF,从而实现对上述两种机制的有效融合.在此基础之上,针对不同用户受两种机制影响权重不同的问题,通过借助评分相关性对用户进行聚类并映射到相应权重,实现了用户模型参数的个性化选择.公开数据集的多项实验结果表明:提出的TPMF及其衍生算法在各项指标上优于现有代表性算法,验证了所提出的影响机制及技术框架的有效性.
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基于信任机制下概率矩阵分解的用户评分预测
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聚类分析
概率矩阵分解
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信任关系
年,卷(期)
2018,(12)
所属期刊栏目
模式识别与人工智能
研究方向
页码范围
3747-3763
页数
17页
分类号
TP181
字数
11246字
语种
中文
DOI
10.13328/j.cnki.jos.005322
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
软件学报
主办单位:
中国科学院软件研究所
中国计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-9825
CN:
11-2560/TP
开本:
16开
出版地:
北京8718信箱
邮发代号:
82-367
创刊时间:
1990
语种:
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
安徽省自然科学基金
英文译名:
Anhui Provincial Natural Science Foundation
官方网址:
http://www.ahinfo.gov.cn/zrkxjj/index.htm
项目类型:
安徽省优秀青年科技基金
学科类型:
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