【摘 要】
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基于社交网络的推荐算法引入社交网络信息到协同过滤算法中来,使得用户朋友的偏好能够影响用户本身的偏好。这些算法需要用到用户之间的相似度信息。目前有两个流行的基于共同评分项目集的相似度计算函数(VSS、PCC)。在很多情况下,由于用户间没有共同评分项目集,故无法计算他们之间的相似度。为了解决这个问题,提出了一种基于矩阵分解的新的社会化相似度计算方法。在真实的包含社交网络的数据集上进行实验验证,该方法的
【机 构】
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顺德职业技术学院电子与信息工程系,中山大学信息科学与技术学院,中山大学软件研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61003140,61033010）,中山大学高性能与网格计算平台资助项目
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基于社交网络的推荐算法引入社交网络信息到协同过滤算法中来,使得用户朋友的偏好能够影响用户本身的偏好。这些算法需要用到用户之间的相似度信息。目前有两个流行的基于共同评分项目集的相似度计算函数(VSS、PCC)。在很多情况下,由于用户间没有共同评分项目集,故无法计算他们之间的相似度。为了解决这个问题,提出了一种基于矩阵分解的新的社会化相似度计算方法。在真实的包含社交网络的数据集上进行实验验证,该方法的性能优于几个经典的基于社交网络的协同过滤算法,而且能够解决新用户的冷启动问题。
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