情报学报
情報學報
정보학보
2013年
5期
490-496
,共7页
隐性信任%评分行为%协同过滤%推荐算法
隱性信任%評分行為%協同過濾%推薦算法
은성신임%평분행위%협동과려%추천산법
个性化推荐技术能够根据用户评价项目的信息分析用户的喜好,采用信息的"推"技术为用户决策推送各种有价值的情报.传统的基于用户的协同过滤推荐方法在项目评分矩阵高度稀疏时推荐效果较差.基于用户信任关系的推荐方法,可回避评分数据不足的问题,但信任信息的获取存在诸多障碍.因此,本文提出了一种基于隐性信任的协同过滤推荐方法,通过对用户评分行为的分析建立用户对其邻居和对项目的隐性信任模型,根据信任邻居的历史喜好和用户自己的历史喜好向用户推荐感兴趣的项目.实验结果表明本文提出的方法能够为用户提供更准确的推荐结果.
箇性化推薦技術能夠根據用戶評價項目的信息分析用戶的喜好,採用信息的"推"技術為用戶決策推送各種有價值的情報.傳統的基于用戶的協同過濾推薦方法在項目評分矩陣高度稀疏時推薦效果較差.基于用戶信任關繫的推薦方法,可迴避評分數據不足的問題,但信任信息的穫取存在諸多障礙.因此,本文提齣瞭一種基于隱性信任的協同過濾推薦方法,通過對用戶評分行為的分析建立用戶對其鄰居和對項目的隱性信任模型,根據信任鄰居的歷史喜好和用戶自己的歷史喜好嚮用戶推薦感興趣的項目.實驗結果錶明本文提齣的方法能夠為用戶提供更準確的推薦結果.
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