【摘 要】
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利用用户间信任关系对用户缺失评价进行补值,利用帕累托最优确定目标用户的最相似用户,可以提高传统协同过滤推荐中用户相似性的计算精度,进而提高相似用户聚类效果,提高推荐
【基金项目】
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天津市哲学社会科学规划项目一般项目“基于电子商务用户评论文本的领域情感词典构建方法研究”(项目编号:TJGL19-009)的研究成果之一
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利用用户间信任关系对用户缺失评价进行补值,利用帕累托最优确定目标用户的最相似用户,可以提高传统协同过滤推荐中用户相似性的计算精度,进而提高相似用户聚类效果,提高推荐质量。利用皮尔森相关系数计算用户相似性,然后用帕累托最优概念构建信任网络,最后通过平均绝对误差指标进行评估,结果表明基于Pareto最优和信任关系的协同过滤算法相比传统协同过滤,精准度和覆盖率均有所提高。论文方法要求用户间存在信任关系,且信任用户间能够基于信任关系对用户缺失数据进行补值,同时考虑了用户的显性信任信息。利用帕累托最优原则筛选信任用
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