融合可靠性与影响传播的矩阵分解推荐算法

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随着社交网络服务的日益流行,越来越多的推荐系统通过充分利用多源信息来改进传统推荐算法的性能.针对现有矩阵分解推荐算法存在忽略用户推荐准确度,未能考虑用户间信任程度强弱和影响传播的问题,首先利用评分数据计算用户间的可靠性关系来衡量推荐准确度;其次基于矩阵分解技术为评分矩阵和可靠性矩阵设计了用户共享特征向量空间;最后设计了合理的目标函数融入社交网络中用户间的影响传播关系,利用这种关系可以有效解决冷启动问题,从而提出了融合可靠性与影响传播的矩阵分解推荐算法.在真实数据集上的验证表明,所提方法的性能优于最新的推荐算法.
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