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| 融合相似用户和信任关系的动态反馈协同过滤推荐算法 | |
| 作者姓名： | 高董英 邓新国 肖如良 |
| 作者单位： | 福州大学数学与计算机科学学院,福州大学数学与计算机科学学院,福建师范大学软件学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(11501115);福建省出国留学奖学金。 |
| 摘 要： | 为了克服推荐算法的静态性缺点,提出融合相似用户和信任关系的动态反馈协同过滤推荐算法.该算法用动态因子融合相似用户和信任关系,动态因子初始取随机数,根据用户反馈和系统预测的误差建立正负反馈机制.按照反馈类型,选择增值或衰减函数适当调整动态因子,以便系统更好预测用户评分.在真实数据集Epinions上的实验表明,采用正负反馈的动态融合算法,不仅克服了静态性缺点,而且较基于相似用户或者信任关系的推荐进一步提高了推荐准确率. |
| 关 键 词： | 协同过滤推荐 相似用户 信任关系 动态融合 |
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