【摘 要】
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协同过滤往往面临着数据稀疏性和冷启动问题,幸运的是,伴随着社交媒体的异军突起,社交网络产生了大量且丰富的社交特征数据信息(比如,标签,信任等).然而,传统的推荐算法大都
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海市现代光学系统重点实验室光学仪器与系统教育部工程研究中心; 上海交通大学计算机科学与技术系;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61272438,61202376,61472253)资助;上海市科委项目(14511107702)资助;上海市教委科研创新项目(13ZZ112;13YZ075)资助
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协同过滤往往面临着数据稀疏性和冷启动问题,幸运的是,伴随着社交媒体的异军突起,社交网络产生了大量且丰富的社交特征数据信息(比如,标签,信任等).然而,传统的推荐算法大都未能充分地利用社交特征数据信息.一些研究已经表明,利用标签或信任数据信息可以提高推荐的精度.基于评分、标签和信任数据信息可以反映用户的行为或物品的属性这个事实,基于概率矩阵分解模型,综合利用用户评分、用户标签、物品标签和用户信任数据信息提出了一种新的推荐算法STSTPMF.计算复杂度表明我们的方法具有可扩展性,能够处理非常大的数据集.在Last.fm数据集上表明我们的方法提高了推荐的精度,并且在一定程度上缓解了协同过滤面临的问题.
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