基于信任关系和项目流行度的矩阵分解推荐算法

李卫疆; 郑雅民

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cqvip:针对现有推荐系统推荐覆盖范围不高的问题,提出一种融合项目流行度和用户信任关系的矩阵分解推荐算法。合并用户-项目评分矩阵和用户-用户信任关系矩阵,通过矩阵分解的方式同时传递信任和推荐项目,极大提高了推荐算法的覆盖率,但损失了现有方法8%左右的精度。将项目流行度作为权重因子,引入到高稀疏性的用户-项目评分矩阵中,根据项目流行度对用户评分项目和未评分项目分别进行加权处理,提高了推荐算法的准确率。通过在Epinions数据集上的对比实验结果表明,该算法在大幅度改善推荐覆盖率的同时,保证了推荐的准确率,能够给于用户更好的推荐效果。

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来源
《计算机应用与软件》 |2019年第9期|249-254275|共7页
作者
李卫疆; 郑雅民;
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作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
推荐; 信任关系; 项目流行度; 矩阵分解;

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