隐式信任相关论文
随着互联网服务的快速发展,使得互联网服务数据急剧增加。推荐系统就是在急剧膨胀的数据中为用户精准提供所需要的信息。在推荐系......
社交推荐(Social Recommendation,SoRec)模型是一类典型的融合信任信息的矩阵分解方法,在个性化推荐系统中得到了广泛的研究和应用......
为解决传统推荐系统中的数据稀疏、关联性差、冷启动等方面的问题,有学者提出将社交中的信任关系引入推荐系统形成社会化推荐机制.......
大数据背景下,如何从海量数据中挖掘出有用信息,从而提供精确及时的个性化推荐,引起了学者们的广泛兴趣.提出一种融合潜在的信任关......
为解决传统协同过滤算法中存在的数据稀疏与冷启动问题,社会化信任推荐机制被引入推荐系统,通过加入用户的显式信任信息,可有效地......
融合显/隐式信任关系的社会化协同过滤算法TrustSVD在推荐系统中有广泛的应用,但该算法存在用户隐私泄漏的风险.基于背景知识的用......
为解决传统协同过滤推荐算法存在的数据稀疏和冷启动问题,解决显式信任数据难以获取以及数据稀疏问题,提高推荐系统的准确率,提出......
通过用户行为信息并结合信任传递推断用户隐式信任关系,提出了基于矩阵分解的PTtrustSVD算法,并在Filmtrust数据集上进行了实验.结果......
在商业竞争环境下,推荐系统容易受到托攻击的危害.基于信任关系的社会化推荐算法被证明是解决托攻击问题的有效途径.然而,现有研究......
针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和冷启动问题,提出一种基于信任和矩阵分解的协同过滤推荐算法。提出一种基于用户评分值的......