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责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于社交信任的概率矩阵因子分解推荐算法
作者姓名:
徐上上
孙福振
王绍卿
鹿祥志
作者单位:
山东理工大学计算机科学与技术学院
基金项目:
国家自然科学基金项目(61841602);;山东省自然科学基金项目(ZR2018PF005);
摘 要:
针对评分矩阵和信任矩阵的稀疏性以及推荐精度不高等问题,提出基于社交信任的概率矩阵因子分解推荐算法PMFTrustSVD。该文采用概率矩阵分解算法对信任矩阵进行分解,分别获得用户作为信任者和被信任者的潜在社交偏好;根据用户在作为信任者或被信任者时的偏好不同,将TrustSVD算法中的无向信任矩阵修正为有向矩阵;融合两种算法来预测用户的评分矩阵。在FilmTrust数据集上实验结果表明,该算法优于现有基准算法,能有效缓解用户信任矩阵稀疏的问题并提高推荐精度。
关 键 词:
推荐算法
概率矩阵分解
TrustSVD
有向信任
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