【摘 要】
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针对基于信任模型的推荐系统认为所有项目对所有用户具有相同重要性的问题,提出一种基于重要性的信任感知推荐方法。基于项目重要性对所有用户不一样的假设提出了新的信任度量,利用相对于用户的人口统计上下文来测量项目对于用户的重要性,计算活动用户和每个集群的人口统计特征的相似性,将最相似集群中的用户视为候选邻居,根据活动用户的信任邻居的偏好为其生成一个推荐列表。实验结果表明,提出方法在大多数情况下都优于其它方法,具有较高的预测精度和质量。
【机 构】
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重庆电子工程职业学院人工智能与大数据学院,重庆邮电大学通信与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61702065),重庆市教育委员会科技攻关基金项目(KJ1602906)。
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针对基于信任模型的推荐系统认为所有项目对所有用户具有相同重要性的问题,提出一种基于重要性的信任感知推荐方法。基于项目重要性对所有用户不一样的假设提出了新的信任度量,利用相对于用户的人口统计上下文来测量项目对于用户的重要性,计算活动用户和每个集群的人口统计特征的相似性,将最相似集群中的用户视为候选邻居,根据活动用户的信任邻居的偏好为其生成一个推荐列表。实验结果表明,提出方法在大多数情况下都优于其它方法,具有较高的预测精度和质量。
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