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用户多兴趣下基于信任的协同过滤算法研究
引用本文:张富国.用户多兴趣下基于信任的协同过滤算法研究[J].小型微型计算机系统,2008,29(8).
作者姓名:张富国
作者单位:江西财经大学信息管理学院,江西南昌330013
基金项目:国家自然科学基金,江西省教育科学规划项目,江西省社会科学规划项目
摘    要:协同过滤技术是目前电子商务推荐系统最为有效的信息过滤技术之一.最近的研究尝试在推荐过程中引入信任模型来提高推荐的准确性和抵御"托"攻击.但在用户多兴趣的情况下,属于不同主题的项目需要不同的可信赖人员来推荐,传统的概貌级信任模型已不再适用.本文提出主题级信任计算模型以及基于主题级信任的协同过滤算法.一系列的实验结果表明,该算法在不牺牲鲁棒性的同时,有效地提高了推荐的准确性.

关 键 词:电子商务  推荐系统  协同过滤  "托"攻击  信任

Research on Trust based Collaborative Filtering Algorithm for User's Multiple Interests
ZHANG Fu-guo.Research on Trust based Collaborative Filtering Algorithm for User's Multiple Interests[J].Mini-micro Systems,2008,29(8).
Authors:ZHANG Fu-guo
Affiliation:ZHANG Fu-guo(School of Information Management,Jiangxi University of Finance & Economics,Nanchang 330013,China)
Abstract:Collaborative filtering technique is one of the most effective information filtering techniques in E-commerce recommender systems to date.Recent researches try to incorporate trust model into recommendation process to improve the accuracy and resist shilling attack.However,because of user's multiple interests,items belonging to different topics need different trustworthy users to make recommendation.Traditional profile level trust model is not suitable.Based on this idea,this paper proposes a topic-level tr...
Keywords:e-commerce  recommender system  collaborative filtering  shilling attack  trust  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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