【摘 要】
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针对协同过滤推荐算法中存在的准确率较低、数据稀疏等问题,提出基于用户信任的协同过滤推荐算法,算法包含计算用户之间评分信任度和偏好信任度2个部分.对于用户项目评分矩阵
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61272186,61472095)资助;黑龙江博士后基金项目(LBH-Z12068)资助;中央高校基础研究基金项目(HEUCF100604)资助
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针对协同过滤推荐算法中存在的准确率较低、数据稀疏等问题,提出基于用户信任的协同过滤推荐算法,算法包含计算用户之间评分信任度和偏好信任度2个部分.对于用户项目评分矩阵中的用户间共同评分项目,综合考虑共同评分项目的数量以及其在所有评价项目中所占的比例,并与用户评分相似度结合,建立非对称的评分信任矩阵,计算用户评分信任度.对于非共同评分项目,利用项目自身的标签信息以及用户评分权重,计算用户偏好信任度.然后算法将评分信任度和偏好信任度线性加权融合.最后在真实数据集上与相关算法进行实验对比,实验结果表明,提出的算法在推荐的准确率以及评分预测上取得了较好的效果.
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