[发明专利]一种基于信任关系隐含相似度的社会化推荐方法在审
| 申请号： | 201610708974.4 | 申请日： | 2016-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN106354783A | 公开（公告）日： | 2017-01-25 |
| 发明（设计）人： | 何发智;潘一腾 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q50/00;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于信任关系隐含相似度的社会化推荐方法，首先，本发明通过概率矩阵分解的方法得到用户的信任和被信任向量，该向量隐含了用户之间的直接和间接关联，从而更充分的挖掘了稀疏的评分和信任数据中的信息。其次，本发明通过概率估计的方法得到用户的信任关系隐含相似度，从而提升了信任关系强度的估计精度。最后，本发明综合考虑了用户之间的评分相似度，进一步提升算法对于数据稀疏情况下的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 信任 关系 隐含 相似 社会化 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种基于信任关系隐含相似度的社会化推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：计算用户的信任向量P和被信任向量W；步骤2：利用信任向量P和被信任向量W计算信任关系隐含相似度；步骤3：利用用户间的信任强度以及评分数据计算用户和产品的特征向量；步骤4：利用用户和产品的特征向量计算推荐结果。
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