CAJ | 학술논문

个性化推荐服务为解决网络信息过载问题提供了有效手段.传统的推荐方法大多只关注于如何提高推荐的准确性,而忽略了推荐多样性对用户体验的影响.文章将社会网络用户关系挖掘应用于用户偏好预测及推荐中,提出了一种基于用户关系挖掘的多策略推荐算法.采用信任传播模型挖掘用户间的信任度,计算用户偏好配置文件的余弦相似性获得用户间的相似度,并给出4种将用户信任度、相似度结合的策略,在定义用户偏好预测函数的基础上采用Topn原则为用户给出推荐结果.实验结果表明,文章方法不仅减少了数据稀疏性的影响,而且兼顾了推荐准确性与多样性指标,提高了推荐系统的整体性能.
개성화추천복무위해결망락신식과재문제제공료유효수단.전통적추천방법대다지관주우여하제고추천적준학성,이홀략료추천다양성대용호체험적영향.문장장사회망락용호관계알굴응용우용호편호예측급추천중,제출료일충기우용호관계알굴적다책략추천산법.채용신임전파모형알굴용호간적신임도,계산용호편호배치문건적여현상사성획득용호간적상사도,병급출4충장용호신임도、상사도결합적책략,재정의용호편호예측함수적기출상채용Topn원칙위용호급출추천결과.실험결과표명,문장방법불부감소료수거희소성적영향,이차겸고료추천준학성여다양성지표,제고료추천계통적정체성능.