【摘 要】
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近年来,一些统计物理学的方法被用于推荐算法的研究中,其中,基于扩散的推荐算法研究成为一个重要方向。然而,这些方法都只关注用户对产品的评分信息,而忽略了用户之间普遍存
【机 构】
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电子科技大学互联网科学中心,电子科技大学大数据研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673086)
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近年来,一些统计物理学的方法被用于推荐算法的研究中,其中,基于扩散的推荐算法研究成为一个重要方向。然而,这些方法都只关注用户对产品的评分信息,而忽略了用户之间普遍存在的信任关系。该文将用户信任关系引入到基于扩散的推荐算法中,提出了一种基于信任关系的资源分配推荐算法。该算法在资源分配的过程中,对受信任的用户用一个可调参数分配其更多的资源,从而提高受信任用户所选物品的资源值。在Epinions和FriendFeed两个真实数据集上的实验结果显示,该算法在准确性、多样性和新颖性等方面明显优于主流的基准推荐算法。
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