【摘 要】
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针对经典社交网络推荐算法忽略项目相似度信息的问题,提出一种改进的社交网络个性化推荐算法。挖掘项目之间的全局项目相似度信息,分析社交网络用户之间信任值的可靠度,并将
【机 构】
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太原理工大学信息与计算机学院,太原师范学院管理系
【基金项目】
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国家自然科学基金(51505324);山西省国际科技合作计划项目(2013-036)
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针对经典社交网络推荐算法忽略项目相似度信息的问题,提出一种改进的社交网络个性化推荐算法。挖掘项目之间的全局项目相似度信息,分析社交网络用户之间信任值的可靠度,并将两者融合在一种模型中,实现对用户的个性化推荐。在Filmtrust数据集与Ciao数据集上的实验结果表明,与PMF、SocialMF和SoRec算法相比,该算法能够提高推荐准确性,降低在冷启动问题上的推荐误差。
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