【摘 要】
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为提高推荐算法的准确率,针对Social MF中用户将其信任用户同等对待的问题,提出一种在评分数据稀疏情况用于计算信任用户相似度的方法—非对称相似度方法（AC-Sim）,通过AC-Sim来
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北省虚拟技术与系统集成重点实验室,河北教育考试院,河北经贸大学信息技术学院
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为提高推荐算法的准确率,针对Social MF中用户将其信任用户同等对待的问题,提出一种在评分数据稀疏情况用于计算信任用户相似度的方法—非对称相似度方法（AC-Sim）,通过AC-Sim来判别存在信任关系用户间是否有共同偏好,并将此偏好信息融合到已有的用户关系网中,达到强化信任网络的目的;其次将强化后的信任网络应用到PMF算法中,评分矩阵在分解过程中,用户特征向量受信任用户影响的同时,也受到与其有共同偏好用户的影响.实验结果表明,与目前较为流行的算法相比,新算法在RMSE和MAE上均取得更好的推荐效果.
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