计算机应用 ›› 2013, Vol. 33 ›› Issue (11): 3067-3070.
摘要: 针对传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性及恶意评分等问题,提出了一种融合信任度与矩阵分解技术实现社会网络推荐的方法。首先通过计算节点的声望值与偏见值发现网络中的不可信节点,并将其评分权重进行弱化。然后将用户-评分矩阵与信任度矩阵相结合,实现社会网络环境下的协同推荐。实验表明,相对于传统的协同过滤算法,该算法可以消减虚假评分或恶意评分给推荐系统带来的负面影响,有效地缓解数据稀疏性与冷启动问题,显著提高推荐系统的推荐质量。
中图分类号: