【摘 要】
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针对协同过滤推荐算法中数据稀疏、冷启动与噪声用户对推荐质量的严重影响,该文将用户-项目评分数据与用户信任关系数据相结合;提出一种融合偏置的动态专家信任推荐算法(BDETA),首先根据用户信任关系数据进行社区划分,获取用户间显式信任值;其次从社区中用户-项目评分数据获取可信度、隐式信任值;通过结合用户间可信度、显式信任值、隐式信任值动态确定专家信任因子,根据用户的推荐能力为每个社区确定专家数据集;最
【基金项目】
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国家自然科学基金(61967013),甘肃省高等学校创新能力提升项目(2019A-006),甘肃省科技计划项目(145RJDA325),甘肃省档案科技项目(2016-09)。
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针对协同过滤推荐算法中数据稀疏、冷启动与噪声用户对推荐质量的严重影响,该文将用户-项目评分数据与用户信任关系数据相结合;提出一种融合偏置的动态专家信任推荐算法(BDETA),首先根据用户信任关系数据进行社区划分,获取用户间显式信任值;其次从社区中用户-项目评分数据获取可信度、隐式信任值;通过结合用户间可信度、显式信任值、隐式信任值动态确定专家信任因子,根据用户的推荐能力为每个社区确定专家数据集;最后结合用户不同评分标准进行评分预测。在真实数据集FilmTrust的实验结果中,能够有效地解决协同过滤中
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