社交信任相关论文
在传统社交推荐算法中，基于图神经网络表示社交网络的方法得到广泛应用，但数据的日益稀疏和用户社交影响趋于复杂，导致算法很难高效地......
为了解决数据稀疏性对推荐算法预测准确度的影响,本文提出了一种融合社交信任的矩阵分解推荐算法.在相关数据集上实验结果表明,预......
社交媒体信息中的反馈信息既能有效提升推荐算法的性能,又能有效降低用户不喜欢项目在推荐列表中出现的概率.然而,相比于社交媒体......
随着互联网和信息技术的快速发展,人们已经进入了一个信息爆炸的时代。用户在享受网络生活的快捷和便利的同时,还伴随着“信息过载......
推荐系统作为一种高效的信息过滤手段,是解决信息过载问题实现个性化推荐的有效方法之一。但随着信息技术的迅速发展以及大量电子......
近年来,在线数据量呈指数级增长,这些数据的主要部分与基于互联网的电子商务平台和社交平台有关。对于个人或组织来说,想要从巨量......
随着移动互联网技术的发展和社交网络的兴起,网络已经成为人们获取和发布信息的主要方式,爆炸式增长的信息在给人们生活带来便利的......
随着车载社交网络的快速发展,车载社交网络中的信息安全问题已成为近年来的研究热点。目前,信息安全问题的研究主要集中在信任评估......
随着移动通信网络的不断发展,有限的频谱资源成为了制约蜂窝网络性能的主要原因。设备到设备(Device-to-Device,D2D)通信基于蜂窝......
传统的协同过滤推荐算法是通过用户的评分记录进行推荐,而往往数据上存在很大的稀疏性,同时存在冷启动问题,所以推荐效果并不是很......
传统协同过滤推荐算法存在数据稀疏性、冷启动、新用户等问题.随着社交网络和电子商务的迅猛发展,利用用户间的信任关系和用户兴趣......
基于矩阵分解的推荐算法普遍存在数据稀疏性、冷启动和抗攻击能力差等问题．针对上述问题，文中提出信任加强的矩阵分解推荐算法．首先，借......
近年来,随着无线通信中频谱资源的日益紧张以及数据业务的持续增长,D2D(Device-to-Device)通信以其优异的频谱资源复用率和数据卸......
协同过滤往往面临着数据稀疏性和冷启动问题,幸运的是,伴随着社交媒体的异军突起,社交网络产生了大量且丰富的社交特征数据信息(比......
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在传统协同过滤(collaborative filtering,CF)算法中存在着用户冷启动低效推荐问题,基于社交信息的社会化推荐算法通过引入用户的......
针对传统的基于用户的协同推荐算法存在的数据稀疏以及对用户评分的强依赖问题,提出基于社交信任机制的在线学习协同推荐算法.利用......
针对雾计算网络架构中的内容下载场景,提出了基于流行度与社交关系的流量卸载策略。首先结合内容流行度的分布情况,基于用户之间的......
目的探析精神分裂症伴强迫症状患者采取氟西汀联合治疗的临床效果。方法 80例精神分裂症伴强迫症状患者,根据随机数字表法分成常规......
随着网络技术的蓬勃发展，社会发展逐渐迎来了社交网络(Social NetworkServices)的时代，一些著名的社交网站已成为影响力巨大的信息交......
在进入大数据时代以来,推荐系统成为解决信息过载的重要工具。推荐系统的技术核心是对用户历史、物品内容和社交关系等信息进行建......
随着社交媒体的发展,社交活动日益普及并产生丰富的社会关系。融合社会关系进行推荐可以缓解传统推荐系统面临的数据稀疏和冷启动......
基于LBSN的兴趣点推荐存在用户签到矩阵稀疏、推荐精度不高、上下文信息利用不充分等问题,提出一种融合社交信任的矩阵分解算法TGM......
