10.16208/j.issn1000-7024.2020.07.026
融合用户兴趣度和信任度的协同过滤推荐算法
针对传统协同过滤推荐算法推荐精度较低等问题,提出一种个性化社交活动推荐算法.采用文件主题模型求取用户与其参加过的所有社交活动的主题分布,利用隐含主题概率分布表征用户的兴趣度;利用信任传递机制求取用户间的直接信任值和间接信任值;综合用户对社交活动的兴趣度和评分,构建新的兴趣度相似矩阵得到用户间的综合相似度,将综合用户相似度与用户信任度相融合,得到个性化推荐权值,以不同的权值配比获得最终的社交化活动推荐,利用豆瓣同城数据集确定各模块的参数设置值.对比实验结果表明,在保证较高覆盖率的基础上,算法相较于其它两种推荐算法准确率至少提高了5.26%,召回率至少提高了12.5%.
协同过滤、个性化推荐、兴趣度、信任度、文件主题模型
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TP311;TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金地区科学基金项目 F030403
2020-07-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
1967-1974