信任社交网络中改进的物质扩散推荐算法

• 作者: 李冠宇 蔡永嘉
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 物质扩散 信任机制 社交网络 流行度 二分网络
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 182-187
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 5106字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049326

摘要

传统物质扩散推荐算法多样性低且未考虑用户所处的社交网络信息和物品的受欢迎程度.为此, 在基于信任机制的社交网络中, 提出一种改进的物质扩散推荐算法.引入信任机制形成目标用户的最优邻居集, 模拟用户-物品二分网络, 根据用户信任度对物品初始资源进行分配.考虑物品双向扩散能力并结合物品流行度的可调参数, 实现资源再分配, 从而优化目标用户的推荐结果.在真实数据集上的实验结果表明, 该算法能在保证较高推荐准确率的同时, 增强推荐结果的多样性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李冠宇	大连海事大学信息科学技术学院	108	867	15.0	25.0
2	蔡永嘉	大连海事大学信息科学技术学院	3	5	2.0	2.0