在线社会网络环境下基于朋友圈的推荐

摘要：

在线社交网络信息的主要作用是提高推荐系统的精度,但仅仅依靠传统的评分推荐系统(RS)是无法实现的.现在,为了更好地为用户在各活动中提供服务,许多在线社交软件支持一种称为"朋友圈"的新功能,该功能对"朋友"重新进行了定义.论文提出了一种基于朋友圈的推荐系统.该推荐系统旨在处理可用的评分数据并结合社交网络数据推断出特定类别领域的社会信任圈子.主要根据系统预测出的专业水平对圈内朋友划分不同的等级.通过对公开的数据进行验证实验,验证了本文所提出的基于朋友圈的推荐模型可以更好地利用用户的社会信任信息,从而有效地提高推荐系统的准确性.

关键词：在线社交网络、评分推荐系统、信任、朋友圈

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61403156、61403155;连云港市科技计划项目JC1608、CG1611;淮海工学院自然基金项目Z2017012、Z2015012;淮海工学院教学改革项目XJG2017-2-5;教育部协同育人项目201702134005、201701028110

在线出版日期：2019-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：72-78