一种在信任网络中随机游走的推荐算法

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【目的】为改善基于信任的推荐算法中显式信任值不够精确、隐式信任值难以度量、信任传播路径不易确定等问题,提出一种在信任网络中随机游走的推荐算法。【方法】利用二部图网络结构的一维投影度量用户间的信任值并形成用户间直接信任的矩阵,把该矩阵作为转移概率矩阵,用于投影后的用户网中进行带重启动的随机游走,游走过程直至网络中的信任分布趋于稳定,即信任熵最大时停止。稳定后的信任分布即为全局信任分布。【结果】通过在MovieLens数据集上的实验表明,该算法相比于其他算法,可以显著提高平均绝对误差(MAE)、平均排序倒数(MRR)、标准化折扣增益值(nDCG)。【局限】由于二部图网络结构算法固有的冷启动问题,因此本算法受到新用户/新项目的限制。【结论】该算法能使推荐更精确并且命中的对象排在列表的前端,具有很强的应用价值。
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