【摘 要】
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协同推荐是电子商务中被广泛使用的个性化服务技术,但由于数据稀疏、冷启动等原因,导致现有协同推荐方法的个性化服务水平不高。为提高协同推荐的准确性,利用社会网络分析对
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(12YJCZH048);辽宁省自然科学基金资助项目(20102083);辽宁“百千万人才工程”培养经费资助项目
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协同推荐是电子商务中被广泛使用的个性化服务技术,但由于数据稀疏、冷启动等原因,导致现有协同推荐方法的个性化服务水平不高。为提高协同推荐的准确性,利用社会网络分析对协同推荐方法加以改进,提出一种基于社会网络分析改进的协同推荐方法。该方法利用社会网络分析技术分析用户间的关系,将其量化为信任度以填充用户-项矩阵,并将信任度融入到用户相似性计算中。通过实验分析验证了所提方法的有效性。以信任度扩充用户-项矩阵不仅可以较好地解决协同推荐中数据稀疏和冷启动问题,而且能够提高协同推荐的准确性。
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