【摘 要】
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随着在线商品交易额逐年增大和社交网络不断深入发展,推荐系统已成为解决信息过载的重要工具之一。当评分矩阵数据稀疏性较大时推荐精度就会显著下降,特别是用户冷启动时该问
【机 构】
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江苏理工学院计算机工程学院,北京邮电大学
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC1307705),江苏理工学院博士科研启动基金项目(KYY19042)
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随着在线商品交易额逐年增大和社交网络不断深入发展,推荐系统已成为解决信息过载的重要工具之一。当评分矩阵数据稀疏性较大时推荐精度就会显著下降,特别是用户冷启动时该问题更加明显。因此,本文提出一种新的基于隐式反馈信息的社会化排序推荐算法。该算法首先利用矩阵分解方法计算不同项目间的用户偏好。其次,将用户偏好信息融入贝叶斯个性化排名(Bayesian personalized ranking,BPR)算法。然后,挖掘用户之间的相似关系以及信任用户的直接和间接关系,并量化用户之间的信任关系,从而研究不同项目之间用户
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