典型文献
融合多语义信任度与全局信息的混合推荐算法
文献摘要：
数据稀疏问题普遍存在于协同过滤系统,仅考虑共同评分项目上局部上下文信息的相似度度量方法已不具备较高可靠性.为解决上述问题,提出一种融合多语义信任度和全局信息的混合推荐算法(multi semantic trust and global knowledge,MSTGK).引入加权异构信息网络(weighted heterogeneous information network,WHIN),通过加权元路径处理评分数据、社交关系、用户标签和项目属性对用户信任的影响,挖掘不同语义的信任信息以缓解数据稀疏性问题;考虑项目流行度和用户偏好程度两个全局要素对用户相似度的影响,将其作为权重因子改进了JMSD相似测度,旨在提高相似度计算精度;融合用户的多语义信任度和全局相似度进行综合推荐.在DoubanMovie和Yelp两个真实数据集上的实验结果表明,所提算法缓解了数据稀疏问题,相比于其他基线方法,预测准确率分别提高了2.01个百分点和2.45个百分点.
文献关键词：
协同过滤;加权异构信息网络(WHIN);加权元路径;信任关系;项目流行度
中图分类号：
作者姓名：
王永贵;蔡永旺;王阳
作者机构：
辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院,辽宁 葫芦岛 125105
文献出处：
引用格式：
[1]王永贵;蔡永旺;王阳-.融合多语义信任度与全局信息的混合推荐算法)[J].计算机工程与应用,2022(13):102-111
A类：
MSTGK,加权异构信息,WHIN,加权元路径,JMSD,DoubanMovie
B类：
多语,信任度,全局信息,混合推荐算法,协同过滤,过滤系统,共同评分,分项,局部上下文,上下文信息,相似度度量方法,高可靠性,multi,semantic,trust,global,knowledge,异构信息网络,weighted,heterogeneous,information,network,评分数据,社交关系,用户标签,项目属性,用户信任,解数,数据稀疏性,项目流行度,用户偏好,用户相似度,权重因子,因子改进,相似测度,相似度计算,计算精度,Yelp,真实数据,预测准确率,百分点,信任关系
AB值：
0.36444
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