本文關(guān)鍵詞： 協(xié)同過濾 社交網(wǎng)絡(luò) 缺失值填充 數(shù)據(jù)稀疏性　出處：《模式識別與人工智能》2016年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在推薦系統(tǒng)中,協(xié)同過濾推薦算法往往面臨數(shù)據(jù)集的高度稀疏性和推薦精度有限的問題.為了解決上述問題,在基于物品的協(xié)同過濾推薦框架下,分別在物品相似度的計(jì)算和用戶對物品的評分預(yù)測階段,利用社交網(wǎng)絡(luò)中朋友關(guān)系信息選擇性地填充評分矩陣中的缺失值,最大化利用評分矩陣中的已有信息,提出融合社交網(wǎng)絡(luò)信息的協(xié)同過濾推薦算法.最后,在Epinions數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,文中算法在一定程度上緩解數(shù)據(jù)稀疏性問題,同時在評分誤差和分類準(zhǔn)確率兩個指標(biāo)上優(yōu)于其它協(xié)同過濾算法.
[Abstract]:In recommendation systems, collaborative filtering recommendation algorithms often face the problems of high sparsity of data sets and limited recommendation accuracy. In the phase of item similarity calculation and user rating prediction, the missing values in the score matrix are filled selectively by using the friend relationship information in the social network, and the existing information in the scoring matrix is maximized. Finally, the experiment on Epinions dataset shows that the algorithm can alleviate the problem of data sparsity to some extent. At the same time, the scoring error and classification accuracy are better than other collaborative filtering algorithms.
【作者單位】： 山西大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;山西大學(xué)計(jì)算智能與中文信息處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.61573229,61432011,U1435212) 山西省科技基礎(chǔ)條件平臺建設(shè)項(xiàng)目(No.2012091002-0101) 山西省科技攻關(guān)計(jì)劃項(xiàng)目(No.20110321027-01)資助~~
【分類號】：TP391.3

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5 高e，

本文編號：1509369