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一种基于信任计算和矩阵分解的推荐算法

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本发明公开了一种基于信任计算和矩阵分解的推荐算法。矩阵分解推荐模型是目前广泛使用的个性化推荐技术，然而普遍存在数据稀疏性、冷启动和抗攻击能力差等问题。本发明以社交网络中的社会同质性原理作为理论依据，根据用户的兴趣偏好是由其自身特质和朋友影响结果的启发式思想，提出一种简单有效的信任度量方法和一个信任加强的矩阵分解推荐算法。信任计算过程综合考虑了全局信任、局部信任、信任传递、多路信任组合等因素。在基于矩阵分解的用户建模过程中，利用信任邻居用户对当前用户的潜在因子向量加以扩展，同时利用用户间的信任关系对参数求解目标函数进行规格化约束，从而极大缓解了数据稀疏性和冷启动问题，并具有良好的抗攻击能力。

著录项

公开/公告号CN109213951A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-01-15

原文格式PDF
申请/专利权人王瑞琴;
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申请/专利号CN201810614359.6
发明设计人王瑞琴;
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申请日2018-06-07
分类号
代理机构
代理人
地址 313000 浙江省湖州市吴兴区二环东路759号
入库时间 2024-02-19 07:24:19

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法律状态
2019-01-15

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