融合专家信任的协同过滤推荐算法

摘要：

针对目前协同过滤推荐算法存在的数据稀疏性和冷启动等问题,对融合专家信任的协同过滤推荐算法进行了研究和改进.改进算法结合DBSCAN初始聚类中心优化的思想,将用户划分到不同的社区簇中.考虑到用户活跃度偏差对相似度计算的影响,加入用户活跃度惩罚权重对相似度进行了改进.在选取了专家用户后,考虑到专家评估过的不同项目的专家信任度值不是一成不变的,引入项目平衡因子来处理项目之间的差异,使专家对其评价过的每个项目都有独立的专家信任度值.MovieLens数据集上的实验结果显示,该算法可有效缓解数据稀疏性及冷启动问题,提高了推荐精度.

关键词：协同过滤、用户聚类、专家信任、项目平衡因子、相似度

所属期刊栏目：30

资助基金：国家自然科学基金61702157

在线出版日期：2021-04-15（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：160-167