基于Pareto最优和信任关系改进的协同过滤算法

薛福亮; 曹洁

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基于Pareto最优和信任关系改进的协同过滤算法

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利用用户间信任关系对用户缺失评价进行补值,利用帕累托最优确定目标用户的最相似用户,可以提高传统协同过滤推荐中用户相似性的计算精度,进而提高相似用户聚类效果,提高推荐质量.利用皮尔森相关系数计算用户相似性,然后用帕累托最优概念构建信任网络,最后通过平均绝对误差指标进行评估,结果表明基于Pareto最优和信任关系的协同过滤算法相比传统协同过滤,精准度和覆盖率均有所提高.论文方法要求用户间存在信任关系,且信任用户间能够基于信任关系对用户缺失数据进行补值,同时考虑了用户的显性信任信息.利用帕累托最优原则筛选信任用户,改进传统的皮尔森公式,并实施协同过滤推荐,对解决冷启动与稀疏性问题具有较好的理论和实践意义.

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来源
《信息系统工程》 |2021年第1期|149-152|共4页
作者
薛福亮; 曹洁;
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作者单位

天津财经大学管理科学与工程学院;

天津财经大学管理科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
电子商务推荐; Pareto; 用户信任; 协同过滤; 冷启动稀疏性;

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