[发明专利]一种基于综合评价信任的社交网络推荐模型构建方法在审
| 申请号： | 201610445210.0 | 申请日： | 2016-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN106126586A | 公开（公告）日： | 2016-11-16 |
| 发明（设计）人： | 罗永龙;鲍煜;郑孝遥;孙丽萍;陈付龙 | 申请（专利权）人： | 安徽师范大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 芜湖安汇知识产权代理有限公司 34107 | 代理人： | 马荣 |
| 地址： | 241000 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于综合评价信任的社交网络推荐模型构建方法，包括如下步骤：初步确认被推荐用户和邻居用户之间的信任关系；建立被推荐用户和邻居用户之间评价相似度信任；建立被推荐用户和邻居用户之间社交关系相似度信任；建立被推荐用户和邻居用户之间PageRank信任；结合上述步骤的结果得到用户间的综合评价信任值。实现了准确地量化社交网络中被推荐用户与邻居用户信任关系的目的。通过这种量化的信任关系，改进了利用用户评价相似度来提供推荐服务的传统推荐模型推荐准确率低的弊端，最大化满足社交网络中被推荐用户个性化推荐的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 综合 评价 信任 社交 网络 推荐 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
一种基于综合评价信任的社交网络推荐模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)初步确认被推荐用户和邻居用户之间的信任关系；(2)建立被推荐用户和邻居用户之间评价相似度信任；(3)建立被推荐用户和邻居用户之间社交关系相似度信任；(4)建立被推荐用户和邻居用户之间PageRank信任；(5)结合步骤(2)‑(4)的结果得到用户间的综合评价信任值。
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