一種綜合評分和信任關(guān)系的社會化推薦算法
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標(biāo)簽：推薦算法(9953)
針對推薦系統(tǒng)中普遍存在的數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動等問題，提出一種綜合評分和信任關(guān)系的社會化推薦算法。首先對網(wǎng)絡(luò)中新用戶的初始信任值進行合理賦值，有效地解決了新用戶的信任冷啟動問題。鑒于用戶的喜好會受其朋友的影響，推薦模型又利用朋友之間的信任矩陣對用戶自身的特征向量進行修正，解決了用戶特征向量的精準(zhǔn)構(gòu)建及信任傳遞問題。實驗結(jié)果表明，所提算法較傳統(tǒng)的社會網(wǎng)絡(luò)推薦算法在性能上有顯著提高。
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