重庆理工大学学报2020，Vol.34Issue(11) ：138-146.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.11.019

嵌入用户评分偏好置信度的社会化推荐算法

Socialized Matrix Factorization Recommendation Algorithm with User Rating Preference Confidence

郝润芳 张光明 程永强
重庆理工大学学报2020，Vol.34Issue(11) ：138-146.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.11.019
✕
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据

嵌入用户评分偏好置信度的社会化推荐算法

Socialized Matrix Factorization Recommendation Algorithm with User Rating Preference Confidence

郝润芳 1张光明 1程永强1
扫码查看

作者信息

  • 1. 太原理工大学 信息与计算机学院,山西 晋中 030600
  • 折叠

摘要

提出一种嵌入用户评分偏好置信度的社会化推荐算法Conf-SMF,将用户评分偏好与拓展后的社会信任关系结合起来,有效提高了推荐质量.在Film Trust、CiaoDVD和Epinions 3个公开数据集上进行实验,实验结果表明:提出的算法相比TrustMF、CUNE-MF推荐算法,在3个数据集上预测误差最大分别降低5.79％、4.58％;14.13％、12.84％;10％、8.77％.另外,所提出的算法对"冷启动"用户与"活跃"用户的预测评分性能也有所提高.

关键词

用户评分置信度/社会隐语义朋友/社会语料库/冷启动/预测评分

引用本文复制引用

基金项目

国家自然科学基金(51705354)

中国教育和科研计算机网创新基金"赛尔网络下一代互联网技术创新项目"(NGII20190411)

出版年

2020
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
被引量2
参考文献量5
段落导航相关论文