【摘 要】
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针对协同过滤算法的数据稀疏性问题,融合信任网络,提出了一种融合多元信任机制的协同过滤算法。首先,依据社会学中信任的定义,结合推荐系统中可利用的数据信息,对影响信任的
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院
【基金项目】
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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(YCX2017065)
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针对协同过滤算法的数据稀疏性问题,融合信任网络,提出了一种融合多元信任机制的协同过滤算法。首先,依据社会学中信任的定义,结合推荐系统中可利用的数据信息,对影响信任的主要因素(基本信任度、可靠度、影响力与自我取向)进行合理的量化,构建多元信任模型;其次,利用信任的可传递性,提出间接信任度计算公式,对用户信任矩阵进行有效扩充;最后,以信任度取代协同过滤算法中的相似度产生目标用户最近邻,进行推荐。最终,以MAE值为评价标准,通过与其他相关推荐算法的对比实验,结果表明该算法能够有效避免数据稀疏带来的推荐效果不佳问
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