[发明专利]一种融合用户信任关系和评论信息的个性化推荐方法有效
| 申请号： | 201611116764.2 | 申请日： | 2016-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN106682114B | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 增安;徐小强;黎建忠 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 杨晓松 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合用户信任关系和有用性评价信息的个性化推荐方法，该方法首先在对评分矩阵进行概率分解的基础上，加入有用性评价和用户信任关系。用户信任关系显式表明用户之间的信任程度，用户有用性评价信息潜在表明用户之间的信任程度，这两方面的信息能更好的预测用户的兴趣爱好。采用交替最小二乘法训练模型参数。本发明提供的个性化推荐方法，通过有效利用信任网络中的用户间的信任关系，结合有用性评价行为获得的潜在信任关系进行融合，从而达到提高推荐精度的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 用户 信任 关系 评论 信息 个性化 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种融合用户信任关系和评论信息的个性化推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：基于用户项目评分数据，计算用户间的相似度，构建用户偏好关系网络；S2：基于用户对其他用户的评分信息的有用性评价行为，构建用户隐式信任关系网络；S3：基于用户之间的信任关系数据，构建信任关系矩阵，计算显式信任网络；S4：融合所述偏好关系网络和显式信任网络以及隐式信任关系网络，构建用户偏好信任关系网络；S5：基于矩阵分解模型，利用所述用户偏好信任关系网络，计算代表用户兴趣爱好的用户特征矩阵和代表项目属性的项目属性矩阵；S6：根据用户特征矩阵和项目属性矩阵获得预测评分矩阵。
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