重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2020, Vol. 34 ›› Issue (11): 138-146.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.11.019

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嵌入用户评分偏好置信度的社会化推荐算法

郝润芳,张光明,程永强   

  1. 太原理工大学信息与计算机学院，山西晋中　０３０６００
  • 收稿日期:2019-11-27 出版日期:2020-12-22 发布日期:2020-12-22
  • 作者简介:郝润芳，女，博士，副教授，主要从事信号处理、机器学习研究，Ｅ-ｍａｉｌ：ｔｘｌｈｒｆ＠１６３．ｃｏｍ；张光明，男，硕士研究生，主要从事机器学习、个性化推荐研究。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(51705354);中国教育和科研计算机网创新基金“赛尔网络下一代互联网技术创新项目”(NGII20190411)

  • Received:2019-11-27 Online:2020-12-22 Published:2020-12-22

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摘要： 提出一种嵌入用户评分偏好置信度的社会化推荐算法ＣｏｎｆＳＭＦ，将用户评分偏好与拓展后的社会信任关系结合起来，有效提高了推荐质量。在ＦｉｌｍＴｒｕｓｔ、ＣｉａｏＤＶＤ和Ｅｐｉｎｉｏｎｓ３个公开数据集上进行实验，实验结果表明：提出的算法相比ＴｒｕｓｔＭＦ、ＣＵＮＥＭＦ推荐算法，在３个数据集上预测误差最大分别降低５．７９％、４．５８％；１４．１３％、１２．８４％；１０％、８．７７％。另外，所提出的算法对“冷启动”用户与“活跃”用户的预测评分性能也有所提高。

中图分类号: 

  • TP18