基于隐语义模型和用户信任的个性化推荐模型
该文提出一个改进算法,将用户之间的好友关系加入到隐语义模型来提高推荐结果准确性.该算法利用用户和项目之间的隐类和及其可用的元数据等,从而把隐式反馈信息加入到推荐算法当中,该算法首先通过用户的历史项目数据构计算得到用户之间的能有效表达用户信任兴趣关系的亲密程度,将其加入到gSVD++模型中,形成新的FgSVD++模型,并产生推荐.该模型采用movielens数据集进行验证,实验结果表明,该算法具有更好的推荐准确率以及覆盖率.
用户信任、隐语义模型、隐式反馈、元数据
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TP311(计算技术、计算机技术)
2016-05-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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