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国内刊号：37-1391/T
国际刊号：1672-3961
发布日期:
作者：王冰,马文明,武聪,郝昱猛
单位：烟台大学计算机与控制工程学院, 山东 烟台 264005
关键词：推荐系统,社交关系,概率矩阵分解,信任机制,社会化推荐,
基金：国家自然科学基金项目(61602399)
为解决社会化推荐算法推荐效果严重依赖用户信任数据的问题,提出一种融合信任相似度的偏置概率矩阵分解算法(bias probability matrix factorization algorithm fused with trust similarity, TTSPMF)。该算法引入稀疏性更低的信任相似度网络,使用信任关系的相似性弥补用户信任数据的稀疏性。通过用户信任矩阵计算得出信任相似度矩阵,然后将信任相似度矩阵和用户信任矩阵共同进行矩阵分解,同时加入偏置项来表达用户和物品的偏好,从而更好地刻画用户和物品的特征,避免因用户或物品本身因素带来的评分偏差。使用概率矩阵分解模型融合信任矩阵和信任相似度矩阵并迭代求解,得到用户特征矩阵和物品特征矩阵。在多个数据集上的试验证明,在不同评价指标下,该算法的推荐准确度明显高于传统推荐算法,可以有效缓解数据稀疏带来的推荐效果差的问题。
来源：2022年第4期
《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部
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