《计算机应用研究》|Application Research of Computers

融合动态社交关系的距离度量推荐算法

Distance metric recommendation algorithm for dynamic social relationships

免费全文下载 (已被下载 次)  
获取PDF全文
作者 葛君伟,岁飒,方义秋
机构 重庆邮电大学 软件工程学院;重庆邮电大学 计算机科学与技术学院
统计 摘要被查看 次,已被下载
摘要 目前,用户的好友关系及其自身呈现动态变化趋势,使得基于静态社交关系的推荐算法难以满足现今瞬息万变的世界。为解决其存在的准确度较低等问题,现提出利用用户购买物品的时序行为挖掘隐式社交关系。首先将隐式社交与相似度算法相融合,其次针对近邻评分的稀疏性,提出改进的近邻评分填补方法,然后使用填补后的近邻评分对模型预测评分进行修正,最后生成预测评分。实验部分采用Movielens数据集评估提出的方法,并与现存算法对比分析。实验结果表明,提出的算法与传统算法及改进算法相比更稳定,也更有效地预测目标用户的真实评分。
关键词 时序影响;近邻集合;社交关系;距离度量;时间衰退
基金项目 重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2015jcyjA30001)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2020-12-033.html
收稿日期
修回日期
页码 -
中图分类号 TP181
文献标志码