基于用户多维度信任的冷启动推荐模型

摘要：

在传统协同过滤(collaborative filtering,CF)算法中存在着用户冷启动低效推荐问题,基于社交信息的社会化推荐算法通过引入用户的社交关系来缓解冷用户的数据稀疏问题,具有很好的研究应用前景.但该算法对用户间的信任度量较为片面单一而难以准确地对冷用户做出个性化推荐.针对此缺点,从不同维度量化分析了影响用户信任的因素,理论推导出用户多维度信任度量模型,将该模型计算得到的用户综合信任与传统协同过滤中的用户评分相似度值进行有效线性融合,提出了一种基于用户多维度信任的冷启动推荐模型.通过使用真实数据集Epinions并采用留一法进行实验对比分析.实验结果表明,提出的模型在对冷启动用户的推荐中,其平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、覆盖率(rating coverage,RC)和F1值(F-measure)3个评估指标相比其他算法有了明显改善.

关键词：协同过滤、社交信任、多维度信任、冷启动

所属期刊栏目：30

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61602073

在线出版日期：2019-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：827-834