一種綜合評(píng)分和信任關(guān)系的社會(huì)化推薦算法
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標(biāo)簽：推薦算法(9953)
針對(duì)推薦系統(tǒng)中普遍存在的數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動(dòng)等問題，提出一種綜合評(píng)分和信任關(guān)系的社會(huì)化推薦算法。首先對(duì)網(wǎng)絡(luò)中新用戶的初始信任值進(jìn)行合理賦值，有效地解決了新用戶的信任冷啟動(dòng)問題。鑒于用戶的喜好會(huì)受其朋友的影響，推薦模型又利用朋友之間的信任矩陣對(duì)用戶自身的特征向量進(jìn)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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法較傳統(tǒng)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)推薦算法在性能上有顯著提高。
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