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融合社交关系的矩阵分解型推荐模型SoRegIM

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.74 MB | 2021-03-25

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　　推荐系统可以有效解决信息过载问题，为用户提供个性化的推荐服务。然而在评分矩阵稀疏的情况下，仅通过分析用户项目评分矩阵来生成预测结果的传统模型效果较差。针对该问题，利用用户评分以及用户社会信任关系两部分信息计算用户相似度，提出一种融合社交关系的矩阵分解型推荐模型 Soreglm。通过挖掘社交网络中用户的拓扑关系，利用目标用户的直接邻居与间接邻居信息构建加权社会信任网络，在充分使用用户社交关系信息的同时减少冗余的社交噪声。基于公开数据集的实验结果表明，与 Soreg、 Sociall等7种经典模型相比Foregin能够有效提高推荐准确性，且对于稀疏数据的提升效果明显。

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