社会化推荐

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基于消极相似性的自适应社会化推荐
《计算机应用》2023年第8期2439-2447,共9页周寅莹 周允升 余敦辉 孙军 
国家科技创新2030—重大项目(2020AAA0107700);国家自然科学基金资助项目(61977021)。
社会化推荐旨在融合社会关系改善传统推荐算法的推荐效果。当前基于网络嵌入(NE)的社会化推荐算法面临两个问题:一是在构建网络时未考虑对象间的不一致性,并且倾向于利用获取难度大、约束条件多的积极对象来约束算法;二是这些算法未能...
关键词：社会化推荐 网络嵌入 消极相似性 自适应机制 矩阵分解 
融合信任隐含相似度与评分相似度的社会化推荐被引量：1
《计算机应用》2022年第12期3671-3678,共8页周寅莹 章梦怡 余敦辉 朱明 
国家重点研发计划项目(2018YFB1003801);国家自然科学基金资助项目(61977021);湖北省技术创新专项(重大项目)(2018ACA13)。
针对现有的社会化推荐算法大都忽略了物品间的关联关系对推荐精度的影响,并且未能将用户评分与信任数据进行有效结合的问题,提出一种融合信任隐含相似度与评分相似度的社会化推荐算法(SocialTS)。首先,将用户间的评分相似度与信任隐含...
关键词：社会化推荐 冷启动 信任隐含相似度 信任关系 矩阵分解 
动态融合社交信息的社会化推荐被引量：5
《计算机应用》2021年第10期2806-2812,共7页任柯舟 彭甫镕 郭鑫 王喆 张晓静 
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61802238);山西省重点研发计划项目(社会发展方面)(201903D321039);山西省高等学校科技创新项目(201802013);山西省应用基础研究计划青年科技研究基金资助项目(201901D211168);山西省应用基础研究计划项目(201901D111032)。
针对推荐算法中的数据稀疏问题,通常引入社交数据作为辅助信息进行社会化推荐。传统的社会化推荐算法忽略用户的兴趣迁移,导致模型无法描述用户兴趣的动态变化特征,也忽略了社交影响的动态特性,导致模型将很久以前的社交行为与近期社交...
关键词：推荐系统 序列推荐 社会化推荐 注意力机制 信息融合 
融合信任信息的欧氏嵌入推荐算法
《计算机应用》2019年第10期2829-2833,共5页徐玲玲 曲志坚 徐红博 曹小威 刘晓红 
国家自然科学基金资助项目(61473179);山东省高等学校科技计划项目(J16LN20);山东省自然科学基金资助项目(ZR2016FM18)~~
为了改善推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题,提出一种融合信任信息的欧氏嵌入推荐(TREE)算法。首先,利用欧氏嵌入模型将用户和项目嵌入到统一的低维空间中;其次,在用户相似度计算公式中引入项目参与度和用户共同评分因子以度量信任信息...
关键词：社会化推荐 欧氏嵌入 协同过滤 矩阵分解 信任信息 
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