10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202106008
基于社交网络能量扩散的协同过滤推荐算法
针对数据稀疏导致推荐系统精确度较低的问题,结合社交网络中丰富的社会化信息及能量扩散在数据稀疏问题上的优良表现,文中提出基于社交网络能量扩散的协同过滤推荐算法.首先利用用户-物品评分矩阵和信任关系具有的传递性计算用户之间信任强度值.再利用社交网络结合用户-物品二分网络,得到物品资源值.最后利用协同过滤方法进行预测评分.在真实数据集上的实验表明,文中算法缓解数据稀疏性,可解决推荐精确度较低的问题.
推荐系统、协同过滤、能量扩散、社交网络
34
TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;辽宁省自然科学基金博士启动基金;科技创新基金;大连市高层次人才创新支持计划项目;大连市重点实验室专项基金
2021-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
561-571
