典型文献
融合领导者影响与隐式信任度的群组推荐方法
文献摘要：
群组推荐需要同时考虑一组内所有成员的偏好,融合偏好进而向群组推荐项目.现有关于群组推荐方法的研究中大多使用固定的、对称的关系权重进行预测评分,忽略了群体成员之间复杂的关系影响,这会导致组推荐准确度偏低.为了解决上述问题,提出了一种融合领导者影响与隐式信任度的群组推荐方法(GRS-IT),该方法通过模糊C均值聚类与皮尔逊相关性结合的方法,发现高相似度群组,有效地提高群组推荐效果和稳定性;引入领导者影响的方法,结合皮尔逊相关性与一种隐式信任度计算找出组内领导者并获取领导者与成员、成员彼此之间的动态影响权重,降低群组推荐的误差率;此外,该方法将基于人类遗忘曲线的时间函数融入到项目评分预测中,预测评分随时间变化赋予不同的时间权重值,进一步提高了群组推荐的准确性.采用对比实验对GRS-IT的有效性进行验证,结果表明,在MovieLens100K数据集上与其他群组推荐方法相比,推荐结果在准确度和群组成员满意度方面都有显著提高.
文献关键词：
群组推荐;模糊C均值算法;领导者影响;隐式信任度;时间函数
中图分类号：
作者姓名：
王永贵;林佳敏;何佳玉
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;辽宁工程技术大学 软件学院,辽宁 葫芦岛 125105
文献出处：
引用格式：
[1]王永贵;林佳敏;何佳玉-.融合领导者影响与隐式信任度的群组推荐方法)[J].计算机工程与应用,2022(09):98-106
A类：
领导者影响,隐式信任度,MovieLens100K
B类：
合领,群组推荐,推荐方法,要同,预测评分,群体成员,GRS,IT,均值聚类,皮尔逊相关性,推荐效果,信任度计算,彼此之间,动态影响,影响权重,误差率,遗忘曲线,时间函数,评分预测,时间权重,权重值,群组成员
AB值：
0.203104
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