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基于隐性社交圈的推荐算法

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用户之间的社交信息已经被广泛地应用于改进传统的推荐系统.然而,在许多网站,如亚马逊和eBay,没有明确的社交图表可以用来提高推荐性能.因此,在这项工作中,为了使非社交性网站能够采用社交推荐的方法,论文提出了一个通用的框架,根据用户对所购商品给出的评分和评论来构建一个隐性社交圈.并将这种隐性的社交圈融合到目前已有的显性社交推荐算法中,从而来增强任何没有社交网络的推荐系统的性能.该算法通过皮尔逊相关系数PCC(Pearson Correla-tion Coefficient)来分析和提取用户之间的隐性社交圈,并将其融合于基于矩阵分解的社交推荐RS(Social Regularization)算法中,然后在Amazon数据集上进行实验.实验结果表明,该方法比传统的无社会信息推荐方法更有效.
Recommendation Algorithm Based on Implicit Social Circle

李君、生佳根、陈瀛

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江苏科技大学计算机学院 镇江 212000

非社交性 隐性社交圈 显性社交 矩阵分解 皮尔逊相关系数 社交推荐

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.07.008

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(7)
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