【摘 要】
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传统的协同过滤推荐算法存在数据稀疏性、用户冷启动等问题,基于信任机制的推荐算法虽然能够缓解数据稀疏性问题,但是在信任传播过程中时间成本过高。为此,提出基于用户综合
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61662015);广西科技厅科技开发重点项目(桂科攻1598019);NSFC-广东联合基金重点项目(U1501252)
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传统的协同过滤推荐算法存在数据稀疏性、用户冷启动等问题,基于信任机制的推荐算法虽然能够缓解数据稀疏性问题,但是在信任传播过程中时间成本过高。为此,提出基于用户综合信任度与社区信任传播的推荐算法,通过算法中的虚拟社区信任模型获取用户综合信任度,将其带入协同过滤算法得到推荐结果。该算法综合考虑显性和隐性2种直接信任度,得到直接综合信任度构建用户信任网络,并利用重叠社区发现算法为用户划分专属虚拟社区进行信任传播,弥补直接综合信任度数量的不足。在Epinions数据集上的实验结果表明,该算法能够在缓解数据稀疏性和
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