模式识别与人工智能
2025年4月2日 星期三   首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English
模式识别与人工智能  2016, Vol. 29 Issue (3): 281-288    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201603010
研究与应用 最新目录| 下期目录| 过刊浏览| 高级检索 |
融合社交网络信息的协同过滤推荐算法*
郭兰杰,梁吉业,赵兴旺
1.山西大学 计算机与信息技术学院 太原 030006
2.山西大学 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室 太原 030006
Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Incorporating Social Network Information
GUO Lanjie, LIANG Jiye, ZHAO Xingwang
School of Computer and Information Technology, Shanxi University, Taiyuan 030006
Key Laboratory of Computational Intelligence and Chinese Information Processing of Ministry of Education, Shanxi University, Taiyuan 030006

全文: PDF (472 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 在推荐系统中,协同过滤推荐算法往往面临数据集的高度稀疏性和推荐精度有限的问题.为了解决上述问题,在基于物品的协同过滤推荐框架下,分别在物品相似度的计算和用户对物品的评分预测阶段,利用社交网络中朋友关系信息选择性地填充评分矩阵中的缺失值,最大化利用评分矩阵中的已有信息,提出融合社交网络信息的协同过滤推荐算法.最后,在Epinions数据集上的实验表明,文中算法在一定程度上缓解数据稀疏性问题,同时在评分误差和分类准确率两个指标上优于其它协同过滤算法.
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
郭兰杰
梁吉业
赵兴旺
关键词 协同过滤社交网络缺失值填充数据稀疏性    
Abstract:To solve the problems of high data sparsity and limited recommendation precision of collaborative filtering recommendation algorithms, a collaborative filtering algorithm incorporating social network information is proposed under the framework of item-based collaborative filtering recommendation. In item similarity calculation period and user rating prediction period, social network information is utilized to fill missing values in rating matrix selectively and thus the existing rating information is utilized as much as possible. Finally, experiment is conducted on Epinions dataset. Results show that the proposed algorithm alleviates the data sparsity problem and outperforms other collaborative filtering algorithms on rating error and precision.
Key wordsCollaborative Filtering    Social Network    Missing Value Filling    Data Sparsity   
收稿日期: 2015-05-19     
ZTFLH: TP 391  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61573229,61432011,U1435212)、 山西省科技基础条件平台建设项目(No.2012091002-0101)、山西省科技攻关计划项目(No.20110321027-01) 资助
作者简介: 郭兰杰,男,1991年生,硕士研究生,主要研究方向为推荐系统.E-mail:1178315430@qq.com.梁吉业(通讯作者),男, 1962年生,博士,教授,主要研究方向为粒计算、数据挖掘、机器学习.E-mail: ljy@sxu.edu.cn.赵兴旺,男,1984年生,博士研究生,主要研究方向为数据挖掘、机器学习.E-mail: zhaoxw84@163.com.
引用本文:   
郭兰杰,梁吉业,赵兴旺. 融合社交网络信息的协同过滤推荐算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2016, 29(3): 281-288. GUO Lanjie, LIANG Jiye, ZHAO Xingwang. Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Incorporating Social Network Information. , 2016, 29(3): 281-288.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201603010      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2016/V29/I3/281
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
地址:安微省合肥市蜀山湖路350号 电话:0551-65591176 传真:0551-65591176 Email:bjb@iim.ac.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn