基于用户人口统计特征与信任机制的协同推荐

摘要：

针对协同过滤算法的数据稀疏性与冷启动问题,结合用户人口统计特征与信任机制提出一种改进推荐算法.在计算用户评分相似度时融合用户人口统计特征,产生总体相似度,通过考虑用户交互信息的局部信任和用户在整个系统中的全局信任,引入信任机制,将总体相似度和信任度相结合的混合值作为推荐权重,为用户进行推荐.实验结果表明,该算法能够有效提高冷启动用户的预测准确率.

关键词：推荐系统、人口统计特征、信任机制、协同过滤、混合模型

所属期刊栏目：42

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项基金资助项目14CX02032A;中国石油大学华东研究生创新工程基金资助项目YCX2015055

在线出版日期：2016-08-19（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：180-184