CAJ | 학술논문

针对传统协同过滤推荐算法存在推荐精度低的问题，提出了一种基于社会网络的协同推荐方法。该方法融合了社会网络中用户的相似度与信任度，首先计算用户间的评分相似度；再由直接信任度与间接信任度加权得出用户信任度；最后综合用户相似度与信任度得出用户间的推荐权重，并以推荐权重来选取最近邻居集，为目标用户形成推荐。试验结果证明，该方法可有效提高推荐系统的推荐精度。
침대전통협동과려추천산법존재추천정도저적문제，제출료일충기우사회망락적협동추천방법。해방법융합료사회망락중용호적상사도여신임도，수선계산용호간적평분상사도；재유직접신임도여간접신임도가권득출용호신임도；최후종합용호상사도여신임도득출용호간적추천권중，병이추천권중래선취최근린거집，위목표용호형성추천。시험결과증명，해방법가유효제고추천계통적추천정도。