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结合用户信任模型的协同过滤推荐方法研究
被引量：
22
1
作者
蔡浩
贾宇波
黄成伟
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第35期148-151,共4页
协同过滤推荐是当前最成功的推荐技术之一,在电子商务推荐服务中得到了广泛的应用,它根据和目标用户具有相似行为的用户对项目的评价来进行推荐。鉴于传统的协同过滤推荐算法过于强调相似性的作用,并且和用户的认知习惯矛盾,引入了社会...
协同过滤推荐是当前最成功的推荐技术之一,在电子商务推荐服务中得到了广泛的应用,它根据和目标用户具有相似行为的用户对项目的评价来进行推荐。鉴于传统的协同过滤推荐算法过于强调相似性的作用,并且和用户的认知习惯矛盾,引入了社会学中较成熟的信任机制来改进传统算法。实验结果表明,改进方法是有效的,它和传统的协同过滤推荐算法相比有更好的推荐质量。
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关键词
个性化推荐
协同过滤
信任
度
用户信任模型
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题名
结合用户信任模型的协同过滤推荐方法研究
被引量：
22
1
作者
蔡浩
贾宇波
黄成伟
机构
浙江理工大学信息电子学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第35期148-151,共4页
基金
浙江省教育厅科研计划项目(No.20060599)
浙江理工大学科学基金项目(No.111251A4Y04002)
文摘
协同过滤推荐是当前最成功的推荐技术之一,在电子商务推荐服务中得到了广泛的应用,它根据和目标用户具有相似行为的用户对项目的评价来进行推荐。鉴于传统的协同过滤推荐算法过于强调相似性的作用,并且和用户的认知习惯矛盾,引入了社会学中较成熟的信任机制来改进传统算法。实验结果表明,改进方法是有效的,它和传统的协同过滤推荐算法相比有更好的推荐质量。
关键词
个性化推荐
协同过滤
信任
度
用户信任模型
Keywords
personalized recommendationc
ollaborative filteringt
ruth
user trust model
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
结合用户信任模型的协同过滤推荐方法研究
蔡浩
贾宇波
黄成伟
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
22
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