查询结果:   李卫疆,郑雅民.基于信任关系和项目流行度的矩阵分解推荐算法[J].计算机应用与软件,2019,36(9):249 - 254,275.
中文标题
基于信任关系和项目流行度的矩阵分解推荐算法
发表栏目
算法
摘要点击数
37
英文标题
MATRIX FACTORIZATION RECOMMENDATION ALGORITHM BASED ON TRUST RELATIONSHIP AND ITEM POPULARITY
作 者
李卫疆 郑雅民 Li Weijiang Zheng Yamin
作者单位
昆明理工大学信息工程与自动化学院 云南 昆明 650000     
英文单位
Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650000, Yunnan, China     
关键词
推荐 信任关系 项目流行度 矩阵分解
Keywords
Recommendation Trust relationship Item popularity Matrix factorization
基金项目
国家自然科学基金项目(61363045)
作者资料
李卫疆,副教授,主研领域:自然语言处理,信息检索。郑雅民,硕士生。 。
文章摘要
针对现有推荐系统推荐覆盖范围不高的问题,提出一种融合项目流行度和用户信任关系的矩阵分解推荐算法。合并用户-项目评分矩阵和用户-用户信任关系矩阵,通过矩阵分解的方式同时传递信任和推荐项目,极大提高了推荐算法的覆盖率,但损失了现有方法8%左右的精度。将项目流行度作为权重因子,引入到高稀疏性的用户-项目评分矩阵中,根据项目流行度对用户评分项目和未评分项目分别进行加权处理,提高了推荐算法的准确率。通过在Epinions数据集上的对比实验结果表明,该算法在大幅度改善推荐覆盖率的同时,保证了推荐的准确率,能够给于用户更好的推荐效果。
Abstract
To solve the problem of low coverage of existing recommendation systems, we proposed a matrix factorization recommendation algorithm that combined item popularity and user trust relationship. We merged the user-item scoring matrix and the user-user trust relationship matrix to transfer trust and recommendation items simultaneously through matrix factorization. It greatly improved the coverage of the recommended algorithm, but lost accuracy up to 8%. We introduced the item popularity as a weighting factor into the high sparse user-item rating matrix. According to the item popularity, we weighted user rating items and non-rating items respectively, which improved the accuracy of the recommendation algorithm. The experiment results on the Epinions dataset show that our algorithm can greatly improve the recommended coverage rate without reducing the accuracy of the recommendation, so it can give users better recommendation results.
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摘要
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2017
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软件技术与研究
2017
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2017
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算法
2017
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2017
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2017
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2017
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2017
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2017
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2016
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2016
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基于改进Gabor-PCA分析重构的人脸遮挡物清除
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图像处理与应用
2016
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2016
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2016
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2016
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2016
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2016
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2016
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软件技术与研究
2016
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基于Restful的Mashup应用服务系统
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软件技术与研究
2016
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2016
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算法
2016
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杨长春
算法
2016
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基于显式和隐式社交网络的混合推荐
王帅
应用技术与研究
2016
11
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[摘要]
102
基于径向基神经网络的新型协同过滤推荐算法
叶兰平
算法
2016
11
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基于用户信任及推荐反馈机制的社会网络推荐模型
翟鹤
算法
2016
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基于朴素贝叶斯点击预测的查询推荐方法
石雁
数据工程
2016
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基于LDA的微博用户粉丝亲密度评价模型
王秋森
应用技术与研究
2016
10
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二项矩阵分解在离散评分推荐算法中的改进
刘凤林
应用技术与研究
2016
1
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面向均等化的Web服务资源推荐机制
安吉宇
应用技术与研究
2015
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2015
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丛颖
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2015
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2015
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2015
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基于多向测度和属性相似度的混合协同过滤
宫志晨
应用技术与研究
2015
6
62
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基于用户兴趣度的改进二部图随机游走推荐方法
张怡文
应用技术与研究
2015
6
76
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一种综合LBS和社会网络标签的个性化推荐方法
陈平华
应用技术与研究
2015
6
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云环境下的虚拟资源调度智能优化策略
郭丽娇
信息技术交流
2015
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数据挖掘中基于最小遗憾度的偏好感知算法
孙静
数据工程
2015
5
59
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一种结合评分时间特性的协同推荐算法
任磊
应用技术与研究
2015
5
112
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融合信息熵与信任机制的防攻击推荐算法研究
郝志峰
安全技术
2015
3
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黄涵娟
数据工程
2015
2
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隐语义模型下的科技论文推荐
张玉连
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2015
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贺怀清
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2015
2
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信息技术交流
2015
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情境感知推荐中的上下文宽松匹配方法研究
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应用技术与研究
2015
10
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刘璟
算法
2015
10
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2015
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2015
1
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2014
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2014
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开放式网络信任评价研究
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安全技术
2014
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面向隐私保护推荐系统的安全两方协议研究
刘洪伟
软件技术与研究
2014
8
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改进的基于用户数据的协同过滤推荐方法
刘聪
算法
2014
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2014
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GF(2n)域椭圆曲线密码体制中快速标量乘算法的研究
赖忠喜
安全技术
2014
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基于随机游走的时间加权社会网络链接预测算法
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软件技术与研究
2014
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融合社会信任关系的改进推荐系统
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软件技术与研究
2014
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31
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一种新的新浪微博好友推荐算法
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算法
2014
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基于商品分类的电子商务推荐系统设计
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应用技术与研究
2014
5
37
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数字图书馆个性化知识服务研究
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2014
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基于Contourlet-NMF和SVM的近红外人脸识别方法
曾梦璐
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2014
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基于组合相似度的优化协同过滤算法
查九
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2014
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323
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云计算环境下的关联挖掘在图书销售中的研究
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2014
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2014
11
85
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基于用户兴趣模型的协同过滤推荐算法
梁天一
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2014
11
260
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145
综合用户偏好和优先新品推荐的协同过滤算法
吴杰
算法
2014
10
285
[摘要]
146
基于链接关系的Web页面相似度搜索
靳黛露
应用技术与研究
2014
1
57
[摘要]