结合信任度和项目关联的混合推荐算法

• 作者: 万程峰 吴晓浩 杨丰瑞
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 矩阵分解 信任度 项目关联
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 2048-2054
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 6536字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2019.11.020

摘要

推荐系统是大数据时代处理信息过载问题的重要手段,传统的推荐算法的准确性和可靠性相对较低.针对用户和项目冷启动问题,提出一种基于概率矩阵分解的混合型推荐算法(HR-TP),先从用户的评分角度挖掘用户的信任关系,再利用标签上下文根据用户特征测量项目间的关联关系,然后融合到概率矩阵模型中进行推荐.实验表明,本文提出的算法在推荐精度上对比常规方法取得了很好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴晓浩	重庆邮电大学通信与信息工程学院	5	1	1.0	1.0
5	万程峰	重庆邮电大学通信与信息工程学院	5	1	1.0	1.0