计算机时代
計算機時代
계산궤시대
COMPUTER ERA
2015年
8期
29-30,33
,共3页
社交网络%推荐系统%用户熟悉度%用户特征评分%评分融合
社交網絡%推薦繫統%用戶熟悉度%用戶特徵評分%評分融閤
사교망락%추천계통%용호숙실도%용호특정평분%평분융합
基于社交网络的社会化推荐的依据是社交网络中亲密关系的用户往往具有相似的兴趣爱好.当前基于社交网络的推荐没有充分地利用社交关系信息,导致预测精度较低和计算效率低、收敛速度慢.为了缓解数据稀疏以及提高推荐系统准确性,对社交网络提出了一种融合用户熟悉度和用户特征评分的推荐模型,充分利用了社交网络中的用户关系信息和特征信息.实验表明,给出的推荐算法相比传统的协同过滤算法明显提高了推荐精度.
基于社交網絡的社會化推薦的依據是社交網絡中親密關繫的用戶往往具有相似的興趣愛好.噹前基于社交網絡的推薦沒有充分地利用社交關繫信息,導緻預測精度較低和計算效率低、收斂速度慢.為瞭緩解數據稀疏以及提高推薦繫統準確性,對社交網絡提齣瞭一種融閤用戶熟悉度和用戶特徵評分的推薦模型,充分利用瞭社交網絡中的用戶關繫信息和特徵信息.實驗錶明,給齣的推薦算法相比傳統的協同過濾算法明顯提高瞭推薦精度.
기우사교망락적사회화추천적의거시사교망락중친밀관계적용호왕왕구유상사적흥취애호.당전기우사교망락적추천몰유충분지이용사교관계신식,도치예측정도교저화계산효솔저、수렴속도만.위료완해수거희소이급제고추천계통준학성,대사교망락제출료일충융합용호숙실도화용호특정평분적추천모형,충분이용료사교망락중적용호관계신식화특정신식.실험표명,급출적추천산법상비전통적협동과려산법명현제고료추천정도.
