文档名：一种基于社交网络的非负矩阵分解算法
摘要：基于社交网络的推荐算法主要是将用户社交关系和评分信息相结合,有效解决因缺乏评分数据而引起的冷启动问题.但基于社交网络的推荐算法只针对用户之间的相关性进行分析,事实上用户之间的关系水平也会对推荐结果产生一定程度的影响.因此提出一种基于社交网络的非负矩阵分解算法CTSVD.CTSVD算法通过用户的社交网络进行信任和不信任的亲密度计算,更新用户之间信任值和不信任值,校正社交关系对预测结果的影响.通过在实际数据集Epinions的实验,验证CTSVD方法的准确性,并能较好地解决传统的冷启动问题.
作者：谢海迪 周云 李彤岩 Author：XIEHaidi ZHOUYun LITongyan
作者单位：成都信息工程大学通信工程学院,四川成都61022578111部队,四川成都610200
刊名：成都信息工程大学学报
Journal：JournalofChengduUniversityOfInformationTechnology
年，卷(期)：2024, 39(1)
分类号：TP391
关键词：推荐系统 社交网络 不信任关系 亲密度 可靠度
Keywords：recommendationsystem socialnetworking arelationshipofmistrust intimacy reliability
机标分类号：TP391O242F713
在线出版日期：2024年3月19日
基金项目：一种基于社交网络的非负矩阵分解算法[
期刊论文] 成都信息工程大学学报--2024, 39(1)谢海迪 周云 李彤岩基于社交网络的推荐算法主要是将用户社交关系和评分信息相结合,有效解决因缺乏评分数据而引起的冷启动问题.但基于社交网络的推荐算法只针对用户之间的相关性进行分析,事实上用户之间的关系水平也会对推荐结果产生一定...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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