Please wait a minute...
Advanced Search
现代图书情报技术  2010, Vol. 26 Issue (10): 49-53     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2010.10.08
  知识组织与知识管理 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于改进信任度的协同过滤推荐算法
金亚亚, 牟援朝
华东理工大学商学院 上海 200237
Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Improved Trustworthiness
Jin Yaya, Mou Yuanchao
School of Business,East China University of Science and Technology,Shanghai 200237,China
全文: PDF (431 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

在传统协同过滤算法中引入信任度,提出一种改进信任度的协同过滤推荐算法。将相似度和信任度结合在一起,替代传统的相似度作为加权的权重,以提高推荐结果的准确性。实验证明,该算法与传统的协同过滤推荐算法和基于信任关系的推荐算法相比有更好的推荐效果。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
金亚亚
牟援朝
关键词 协同过滤信任度相似度推荐    
Abstract

This paper suggests that trust is another important factor effecting recommendation result and introduces trust- worthiness into traditional collaborative filtering algorithm. It proposes a collaborative filtering recommendation algorithm based on improved trustworthiness,which combines similarity and trustworthiness to substitute traditional similarity weight. The experiment results can prove the validity and superiority of the proposed algorithm.

Key wordsCollaborative    filtering    Trustworthiness    Similarity    Recommendation
收稿日期: 2010-07-19      出版日期: 2011-01-04
: 

TP393

 
引用本文:   
金亚亚, 牟援朝. 基于改进信任度的协同过滤推荐算法[J]. 现代图书情报技术, 2010, 26(10): 49-53.
Jin Yaya, Mou Yuanchao. Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Improved Trustworthiness. New Technology of Library and Information Service, 2010, 26(10): 49-53.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2010.10.08      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2010/V26/I10/49


[1] Sarwar B M,Karypis G,Konstan J A,et a1.Application of Dimensionality Reduction in Recommender System-A Case Study . .http://www.grouplens.org/papers/pdf/webKDDOO.pdf.

[2] 桑艳艳,刘培刚,李勇.拟合用户兴趣演变特性的协作过滤推荐算法
[J]. 情报学报 , 2009,28(1):109-113.

[3] 董祥和,齐莉丽,董荣.优化的协作过滤推荐算法
[J]. 计算机工程与应用 , 2009,45(8): 229-232.

[4] Lam S K,Riedl J.Shilling Recommender Systems for Fun and Profit .In:Proceedings of the 13th International Conference on World Wide Web,New York,USA.2004:393-402.

[5] 郭艳红,邓贵仕,锥春雨.基于信任因子的协同过滤推荐算法
[J]. 计算机工程 ,2008,34(20):1-7.

[6] Massa P,Avesani P.Trust—aware Collaborative Filtering for Recommender Systems .In: Proceedings of International Conference on Cooperative Information Systems.Berlin:Springer,2004:492-508.

[7] 郭艳红.推荐系统的协同过滤算法与应用研究 .大连:大连理工大学,2008.

[8] 卢竹兵,詹雁.一种基于信任网络的协同过滤推荐策略
[J]. 西南师范大学学报 ,2008, 33(2):123-126.

[9] Tyrone G, Morris S.A Survey of Trust in Internet Applications
[J].IEEE Communications Surveys and Tutorials,2000,4(4):2-16.

[10] 卢竹兵.基于信任关系的协同过滤推荐策略研究 .重庆:西南大学, 2008.

[11] O’Donovan J,Smyth B.Eliciting Trust Values from Recommendation Errors .In: Proceedings of the 18th International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference,Clearwater Beach,Florida,USA. 2005:289-294.

[1] 韩辉, 刘秀文. 海事适任评估中主观题自动评分技术研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(8): 113-121.
[2] 王勤洁, 秦春秀, 马续补, 刘怀亮, 徐存真. 基于作者偏好和异构信息网络的科技文献推荐方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(8): 54-64.
[3] 刘文斌, 何彦青, 吴振峰, 董诚. 基于BERT和多相似度融合的句子对齐方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(7): 48-58.
[4] 阮小芸,廖健斌,李祥,杨阳,李岱峰. 基于人才知识图谱推理的强化学习可解释推荐研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 36-50.
[5] 马莹雪,甘明鑫,肖克峻. 融合标签和内容信息的矩阵分解推荐方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(5): 71-82.
[6] 向卓元,刘志聪,吴玉. 基于用户行为自适应推荐模型研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 103-114.
[7] 闫强,张笑妍,周思敏. 基于义原相似度的关键词抽取方法 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 80-89.
[8] 冯勇,刘洋,徐红艳,王嵘冰,张永刚. 融合近邻评论的GRU商品推荐模型*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(3): 78-87.
[9] 吕学强,罗艺雄,李家全,游新冬. 中文专利侵权检测研究综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(3): 60-68.
[10] 李丹阳, 甘明鑫. 基于多源信息融合的音乐推荐方法 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(2): 94-105.
[11] 吴彦文, 蔡秋亭, 刘智, 邓云泽. 融合多源数据和场景相似度计算的数字资源推荐研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 114-123.
[12] 李振宇, 李树青. 嵌入隐式相似群的深度协同过滤算法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 124-134.
[13] 丁浩, 艾文华, 胡广伟, 李树青, 索炜. 融合用户兴趣波动时序的个性化推荐模型*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 45-58.
[14] 杨辰, 陈晓虹, 王楚涵, 刘婷婷. 基于用户细粒度属性偏好聚类的推荐策略*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(10): 94-102.
[15] 于硕,Hayat Dino Bedru,储新倍,袁宇渊,万良田,夏锋. 科学发现偶然性研究综述[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(1): 16-35.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn