【摘 要】
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为了更好地融入信任关系对用户评分的影响,并考虑用户兴趣随领域变化的特点,提出了一种基于领域敏感兴趣圈的社会化推荐算法DSC-PMF。DSC-PMF算法通过构造领域敏感兴趣圈(DSC
【机 构】
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长沙理工大学计算机与通信工程学院,智能交通大数据湖南省重点实验室
【基金项目】
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湖南省教育厅资助重点项目(No.14A004)
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为了更好地融入信任关系对用户评分的影响,并考虑用户兴趣随领域变化的特点,提出了一种基于领域敏感兴趣圈的社会化推荐算法DSC-PMF。DSC-PMF算法通过构造领域敏感兴趣圈(DSC)模型,并结合概率矩阵分解(PMF)推荐算法,对用户进行推荐。DSC模型仅考虑兴趣相似朋友的影响,用信任划分的方法度量了不同朋友的影响程度,同时引入用户领域敏感度来衡量用户受朋友影响的意愿程度。通过在Yelp数据集上的多组对比实验,该算法不仅降低了MAE和RMSE,还提高了系统推荐准确率。
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