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摘要:
针对传统基于用户的协同过滤推荐算法较少考虑信任对象所处环境的实时变化,评价项目较少用户的评分预测准确度不高的问题,提出一种带偏置的专家信任推荐算法.为使对象之间的信任度得到较好的量化,合理预测用户评分,首先利用专家的评价可信度、活跃度、评价偏差度计算得到专家的信任值.其次在形成评分的过程中把改进专家算法与用户、项目偏置算法相融合,充分利用偏置信息,以便获得更加客观的预测评分.最后实验结果表明在不同数据集上相比于传统的推荐算法,该算法在评价项目较少用户的预测准确度方面有显著提高.
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文献信息
篇名 一种带偏置的专家信任推荐算法
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 专家算法 专家信任 偏置信息 预测准确度
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 人工智能与算法研究
研究方向 页码范围 287-291
页数 5页 分类号 TP391
字数 5412字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1220.2018.02.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘永利 河南理工大学计算机科学与技术学院 24 76 4.0 7.0
2 王建芳 河南理工大学计算机科学与技术学院 16 68 4.0 7.0
3 刘冉东 河南理工大学计算机科学与技术学院 5 17 3.0 3.0
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预测准确度
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期刊影响力
小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
出版文献量(篇)
11026
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17
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