【摘 要】
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针对目前协同过滤方法存在的数据稀疏性、冷启动以及未能有效利用用户社交网络信息提高推荐质量等问题,提出一种融合用户社交网络信息的协同过滤方法,该方法以矩阵分解推荐模
【机 构】
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仲恺农业工程学院信息科学与技术学院,华南师范大学计算机学院,广东省服务计算工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61272067);国家科技支撑计划项目(SQ2011GX07E01500);广东省自然科学基金团队研究项目(S2012030006242);广东省重大科技专项计划项目(2012A080104019);广东省高校优秀青年创新人才培养计划项目(2012LYM_0077)
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针对目前协同过滤方法存在的数据稀疏性、冷启动以及未能有效利用用户社交网络信息提高推荐质量等问题,提出一种融合用户社交网络信息的协同过滤方法,该方法以矩阵分解推荐模型为核心,可综合集成目标用户个人偏好以及社交网络中的关系用户偏好特征信息做出推荐.通过设计相应的推荐方法,并基于梯度下降法对用户以及商品特征矩阵的求解进行了优化运算.相关实验结果表明融合社交网络信息可在一定程度上提高协同过滤的推荐准确度以及缓解数据稀疏性、冷启动问题.
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