【摘 要】
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信息评分预测和信任预测是社交评价网络中的两大基本问题。为应对在提高两类基本问题预测准确性过程中遇到的评分数据与信任关系数据稀疏问题，本文提出了一种基于协同矩阵分解
【机 构】
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北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室,齐鲁工业大学信息学院
【基金项目】
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国家973重点基础研究发展计划项目(No.2013CB329606);国家自然科学基金(No.71231002,No.61375058)
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信息评分预测和信任预测是社交评价网络中的两大基本问题。为应对在提高两类基本问题预测准确性过程中遇到的评分数据与信任关系数据稀疏问题，本文提出了一种基于协同矩阵分解的信息评分与信任预测联合模型。该模型在将评分矩阵与信任关系矩阵进行协同分解时，既能保证被分解的两个矩阵分解过程共享用户潜在变量，又能兼顾两个矩阵分解过程中能够各自获得反映本领域知识相关性的表达。使用分解得到的多个相关低维潜在变量矩阵乘积即可做出评分与信任两个问题的预测。两个真实网络数据集上的实验验证了提出模型有效性和先进性。
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