基于最短路径信任关系的推荐项目计算方法

摘要：

针对社交网络中协同过滤推荐算法的推荐速度计算问题，提出了一种基于最近邻方法的改进计算方法，并对算法有效性进行了分析。该算法对用户的相似性度量采用基于最短路径的信任关系，用分层图和动态规划的方法进行计算，并在社交网络的应用中对关系链的深度进行限制。对该算法基于KDD Cup 2012 Track 1的数据进行了仿真，并与其他方法做了性能比较。实验表明，改进算法可以很好地平衡推荐效率和准确率指标。

关键词：关、键、词、协同过滤、推荐系统、相似性度量、最短路径、信任关系

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61273308；中央高校基本科研业务费ZYGX2013J076

在线出版日期：2014-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：162-166