科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
基于信任的推荐方法对用户之间的关系特征描述较为单一的问题，综合考虑用户关系网络和交互行为，融合用户由局部交互而产生的互动强度，在社交网络树立的全局声誉及因个人喜好而产生的偏好相似构建社交综合信任评估模型，以融合后的社交综合信任度取代传统协同过滤推荐方法中的相似度，以提高识别邻居的能力，并在此基础上引入商品流行度因素，将其作为调整因子对目标用户进行评分预测。在Epinions数据集上的对比实验结果表明，所提出的社交综合信任评估模型能够显著提高推荐准确性，且通过商品流行度的引入能够进一步提高推荐效果。
- 单位
