基于信任网络重构的推荐算法

• 作者: 佘侃侃 张舒 施珺 李慧 胡云
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 信任度 协同过滤 社会网络 重构 推荐
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 42-46,53
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2018.346

摘要

基于信任网络的重构问题,提出一种新颖的推荐算法.将用户相似值与信任关系相结合构建初始信任网络,对用户未评分项进行初始预测;利用一种基于可靠性度量方法评价预测评分的质量,对于未评分项目根据新组建的用户信任网络进行最终评分预测.在两个真实数据集Epinions和Flixster上进行了性能验证,试验结果表明,信任网络的重构可以有效解决推荐系统中的数据稀疏问题,在查全率和查准率上优于传统的推荐算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施珺	淮海工学院计算机工程学院	38	153	7.0	9.0
2	李慧	淮海工学院计算机工程学院	37	161	8.0	10.0
4	佘侃侃	南京中医药大学信息技术学院	32	59	5.0	5.0
5	张舒	淮海工学院商学院	10	10	2.0	2.0
6	胡云	南京中医药大学信息技术学院	7	16	2.0	3.0