基于用户兴趣领域中可信圈挖掘的推荐模型

论文摘要

基于信任的推荐系统通过系统评分数据和用户信任关系为用户推荐所需资源。现有相关工作中在考虑信任关系时,通常考虑的是一种泛化的信任关系,尚未充分挖掘信任关系信息与特定兴趣领域之间的关系,对推荐的准确性和可靠性会产生一定的劣化影响。考虑到以上问题,提出基于用户兴趣领域的信任圈模型,针对不同兴趣领域分层挖掘用户间潜在的隐形信任关系;并充分融合显性信任关系为用户资源进行综合评分。该模型不仅考虑信任信息与领域的匹配关系,而且能够挖掘在具体领域下用户间的隐性信任关系,能够进一步提高评分预测的精确度和覆盖率。通过在Epinions数据集上的实验,证明了所提出的基于用户兴趣领域可信圈挖掘的推荐模型与基于泛化信任关系的传统推荐算法相比可以有效提高推荐评分预测的准确度和覆盖率。

论文目录

• 1 基于兴趣领域可信圈挖掘的推荐模型
•   1.1 基于泛化信任关系的显性领域信任用户挖掘
•     1.1.1 根据用户行为判断用户擅长领域
•     1.1.2 根据用户行为判断用户兴趣领域
•     1.1.3 显性领域信任用户
•   1.2 基于相似性的隐性领域可信用户挖掘
•     1.2.1 领域相似用户
•     1.2.2 隐性领域可信用户
•   1.3 构建面向目标用户兴趣领域的M层可信圈
•   1.4 评分预测
• 2 实验分析
•   2.1 实验数据集
•   2.2 实验参数
•   2.3 评价指标
•   2.4 实验结果与分析
•     2.4.1 算法性能分析
•     2.4.2 可信圈模型相关指数分析
•     2.4.3 算法复杂度分析
• 3 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 白昀,蔡皖东

关键词: 信任关系,兴趣领域,推荐算法,可信圈,社会网络

来源: 西北工业大学学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 计算机软件及计算机应用

单位: 西北工业大学计算机学院

基金: 榆林市科技计划项目(2016-24-4),陕西省教育厅专项科学研究计划项目(19JK0526)资助

分类号: TP391.3

页码: 1294-1301

总页数: 8

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