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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。
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