张济龙
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：燕山大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种利用非对称相似度强化信任用户关系的推荐算法被引量：1
- 2015年
- 为提高推荐算法的准确率,针对Social MF中用户将其信任用户同等对待的问题,提出一种在评分数据稀疏情况用于计算信任用户相似度的方法—非对称相似度方法(AC-Sim),通过AC-Sim来判别存在信任关系用户间是否有共同偏好,并将此偏好信息融合到已有的用户关系网中,达到强化信任网络的目的;其次将强化后的信任网络应用到PMF算法中,评分矩阵在分解过程中,用户特征向量受信任用户影响的同时,也受到与其有共同偏好用户的影响.实验结果表明,与目前较为流行的算法相比,新算法在RMSE和MAE上均取得更好的推荐效果.
- 郭景峰张济龙章德斌刘院英
- 关键词：推荐系统协同过滤信任网络
- 基于概率矩阵分解的推荐算法研究
- 为了解决信息过载问题,推荐系统得到快速发展。概率矩阵分解技术作为协同过滤推荐的一个分支,近年来得到学术界的广泛研究,随着用户、项目数量的不断增长,评分数据变得越来越稀疏,概率矩阵分解技术主要应用于用户项目评分矩阵数据,没...
- 张济龙
- 关键词：推荐系统协同过滤信任网络
- 文献传递
