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融合信任用戶間接影響的個性化推薦算法

大?。?/span>0.65 MB 人氣: 2017-11-23 需要積分:1

  為了解決推薦系統(tǒng)中固有的數(shù)據(jù)稀疏性和冷啟動問題,通常會采用一些額外的與用戶或是項目有關的信息。提出了一種新穎的基于矩陣因子分解的推薦算法,其結合了其他用戶對于活動用戶未來評分的間接影響作用,并進一步將社交網(wǎng)絡中的信任關系融入到算法中。同時,為了避免學習參數(shù)時過度擬合,引入了一種加權的正規(guī)化因子。最后針對一般情況和冷啟動情況,分別在Epinions數(shù)據(jù)集和Ciao數(shù)據(jù)集上進行了實驗。實驗結果表明,相比于其它相關算法,本算法在推薦準確性上有了很大的提高,同時能更好地解決相關問題。
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