社会化推荐

作品数：84被引量：492H指数：9
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融合社交网络用户潜在因子的社会化推荐被引量：4
《计算机工程与应用》2020年第24期169-174,共6页赵亮 陈平华 廖威平 
国家自然科学基金(No.61572144);广东省科技计划(No.2016B030306002,No.2017B030307002)。
针对传统社会化推荐准确率不高的问题,提出一种融合社交网络用户潜在因子的推荐算法SGCN-MF。SGCN-MF考虑社交网络中用户的隐语义信息对推荐结果的影响。使用图卷积神经网络将用户-项目历史交互信息和用户社交网络进行编码嵌入,学习得...
关键词：社会化推荐 矩阵分解 潜在因子 社交网络 图卷积神经网络 
社会化推荐系统综述被引量：15
《计算机工程与应用》2020年第1期1-10,共10页张岐山 翁丽娟 
国家自然科学基金（No.61300104）;福建省自然科学基金（No.2018J01791）
推荐系统可以帮助网民从大量纷繁的信息中找到目标信息,能有效提高网民信息检索能力,然而推荐系统存在数据稀疏性、冷启动以及系统性能方面的问题。为解决这方面的问题,提出将社交关系应用于推荐系统,该方法是提高推荐准确性的一个重要...
关键词：推荐系统 社会化推荐 协同过滤 矩阵分解 社交媒体 
基于领域敏感兴趣圈的社会化推荐算法
《计算机工程与应用》2019年第4期84-90,共7页曹霞 李平 张路遥 
湖南省教育厅资助重点项目(No.14A004)
为了更好地融入信任关系对用户评分的影响,并考虑用户兴趣随领域变化的特点,提出了一种基于领域敏感兴趣圈的社会化推荐算法DSC-PMF。DSC-PMF算法通过构造领域敏感兴趣圈(DSC)模型,并结合概率矩阵分解(PMF)推荐算法,对用户进行推荐。DS...
关键词：领域敏感度 信任关系 概率矩阵分解 社会化推荐 
基于用户影响力游走模型的社会化推荐算法被引量：1
《计算机工程与应用》2017年第10期61-67,共7页柳玲 马艺 文俊浩 王喜宾 
国家自然科学基金(No.61379158);教育部高等学校博士学科点科研基金(No.20120191110028);重庆市科技计划项目(No.cstc2014jcyj A40054)
社会化推荐在一定程度上缓解了推荐中的数据稀疏性问题,但是通常仅考虑了社交网络中用户间的局部影响关系。综合考虑用户的局部影响力和全局影响力,提出了基于用户影响力游走模型的社会化推荐算法,该算法根据用户信任关系和历史行为分...
关键词：局部影响力 全局影响力 随机游走模型 社会化推荐 协同过滤 
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