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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>融合社交關系的矩陣分解型推薦模型SoRegIM

      融合社交關系的矩陣分解型推薦模型SoRegIM

      2021-03-25 | pdf | 1.74 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　推薦系統可以有效解決信息過載問題，為用戶提供個性化的推薦服務。然而在評分矩陣稀疏的情況下，僅通過分析用戶項目評分矩陣來生成預測結果的傳統模型效果較差。針對該問題，利用用戶評分以及用戶社會信任關系兩部分信息計算用戶相似度，提出一種融合社交關系的矩陣分解型推薦模型 Soreglm。通過挖掘社交網絡中用戶的拓撲關系，利用目標用戶的直接鄰居與間接鄰居信息構建加權社會信任網絡，在充分使用用戶社交關系信息的同時減少冗余的社交噪聲。基于公開數據集的實驗結果表明，與 Soreg、 Sociall等7種經典模型相比Foregin能夠有效提高推薦準確性，且對于稀疏數據的提升效果明顯。

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