【摘 要】
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上下文和社交网络信息对于构建精确的推荐系统是很有价值的。然而,传统的推荐系统还不能有效结合不同类型的上下文信息及社交网络信息来进一步提高推荐质量。为此,提出基于社
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金(2014020068)资助
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上下文和社交网络信息对于构建精确的推荐系统是很有价值的。然而,传统的推荐系统还不能有效结合不同类型的上下文信息及社交网络信息来进一步提高推荐质量。为此,提出基于社交网络的上下文感知推荐算法SCRA (Social Network Based Context-Aware Recommendation Algorithm),对于不同类型的上下文,通过引入随机决策树的方式分割初始用户项目评分矩阵,在树的叶子结点应用矩阵分解,并结合社交网络信息引入了包含上下文信息的皮尔森相关系数来度量用户相似度,通过求解目标函数
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